Oui, DeepAR peut être intégré à des services cloud tels que Google Cloud et Microsoft Azure. Voici quelques façons d’utiliser DeepAR avec ces plateformes cloud :
### Google Cloud
1. Google Cloud Integration Services : Google Cloud propose des services d'intégration qui peuvent être utilisés pour connecter les modèles DeepAR à diverses sources de données et applications. Cela inclut des services tels que Google Cloud Data Fusion, Google Cloud Dataflow et Google Cloud Pub/Sub, qui peuvent être utilisés pour intégrer et traiter des données provenant de différentes sources et applications[1].
2. Google Cloud AI Platform : Google Cloud AI Platform fournit un service géré pour le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage automatique. Cela inclut la prise en charge des modèles DeepAR, qui peuvent être formés et déployés à l'aide des outils et services de la plateforme[1].
3. Google Cloud Storage : Google Cloud Storage fournit une solution de stockage évolutive et durable pour les grands ensembles de données. Cela peut être utilisé pour stocker et gérer les données utilisées pour former et déployer des modèles DeepAR[1].
Microsoft Azure
1. Microsoft Azure Machine Learning : Microsoft Azure Machine Learning fournit un service géré pour le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage automatique. Cela inclut la prise en charge des modèles DeepAR, qui peuvent être formés et déployés à l'aide des outils et services de la plateforme[1].2. Microsoft Azure Data Factory : Microsoft Azure Data Factory fournit un service d'intégration de données basé sur le cloud qui peut être utilisé pour intégrer et traiter des données provenant de différentes sources et applications. Cela inclut la prise en charge de l'intégration de modèles DeepAR avec diverses sources de données et applications[1].
3. Microsoft Azure Storage : Microsoft Azure Storage fournit une solution de stockage évolutive et durable pour les grands ensembles de données. Cela peut être utilisé pour stocker et gérer les données utilisées pour former et déployer des modèles DeepAR[1].
Intégration générale
1. Traitement des données basé sur le cloud : Google Cloud et Microsoft Azure fournissent tous deux des services de traitement de données basés sur le cloud qui peuvent être utilisés pour traiter de grands ensembles de données et intégrer des modèles DeepAR avec diverses sources de données et applications[1].2. Services gérés : les deux plates-formes offrent des services gérés pour le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage automatique, y compris la prise en charge des modèles DeepAR[1].
3. Intégration avec d'autres services : les deux plates-formes fournissent une large gamme de services qui peuvent être intégrés aux modèles DeepAR, notamment des services d'intégration, de traitement et de stockage de données[1].
En résumé, DeepAR peut être intégré à des services cloud tels que Google Cloud et Microsoft Azure via divers services d'intégration, services gérés et capacités de traitement de données. Cela permet un déploiement et une gestion évolutifs et efficaces des modèles DeepAR sur différentes plates-formes cloud.
Citations :[1] https://cloud.google.com/integration-services
[2] https://community.dynamics.com/forums/thread/details/?threadid=9c6fdf00-60c4-41f2-8c1b-78dbfaacefa0
[3] https://www.sfu.ca/~fangxinw/Papers/19-NI-DeePar.pdf
[4] https://www.linkedin.com/posts/berkowski_big-digital-and-deepar-join-forces-to-amplify-activity-7194327554223161345-t4EY
[5] https://blog.dataiku.com/deep-learning-time-series-forecasting