Tak, DeepAR można zintegrować z usługami w chmurze, takimi jak Google Cloud i Microsoft Azure. Oto kilka sposobów wykorzystania DeepAR na tych platformach chmurowych:
Chmura Google
1. Usługi integracji Google Cloud: Google Cloud oferuje usługi integracji, których można używać do łączenia modeli DeepAR z różnymi źródłami danych i aplikacjami. Obejmuje to usługi takie jak Google Cloud Data Fusion, Google Cloud Dataflow i Google Cloud Pub/Sub, których można używać do integrowania i przetwarzania danych z różnych źródeł i aplikacji[1].2. Google Cloud AI Platform: Google Cloud AI Platform zapewnia zarządzaną usługę służącą do wdrażania modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi. Obejmuje to obsługę modeli DeepAR, które można szkolić i wdrażać za pomocą narzędzi i usług platformy[1].
3. Google Cloud Storage: Google Cloud Storage zapewnia skalowalne i trwałe rozwiązanie do przechowywania dużych zbiorów danych. Można to wykorzystać do przechowywania danych używanych do uczenia i wdrażania modeli DeepAR oraz zarządzania nimi.
###Microsoft Azure
1. Microsoft Azure Machine Learning: Microsoft Azure Machine Learning zapewnia zarządzaną usługę służącą do wdrażania modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi. Obejmuje to obsługę modeli DeepAR, które można szkolić i wdrażać za pomocą narzędzi i usług platformy[1].
2. Microsoft Azure Data Factory: Microsoft Azure Data Factory zapewnia opartą na chmurze usługę integracji danych, której można używać do integrowania i przetwarzania danych z różnych źródeł i aplikacji. Obejmuje to obsługę integracji modeli DeepAR z różnymi źródłami danych i aplikacjami[1].
3. Microsoft Azure Storage: Microsoft Azure Storage zapewnia skalowalne i trwałe rozwiązanie do przechowywania dużych zbiorów danych. Można to wykorzystać do przechowywania danych używanych do uczenia i wdrażania modeli DeepAR oraz zarządzania nimi.
Ogólna integracja
1. Przetwarzanie danych w chmurze: Zarówno Google Cloud, jak i Microsoft Azure zapewniają usługi przetwarzania danych w chmurze, które można wykorzystać do przetwarzania dużych zbiorów danych i integrowania modeli DeepAR z różnymi źródłami danych i aplikacjami[1].2. Usługi zarządzane: Obie platformy oferują usługi zarządzane do wdrażania modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi, w tym obsługę modeli DeepAR[1].
3. Integracja z innymi usługami: Obie platformy zapewniają szeroką gamę usług, które można zintegrować z modelami DeepAR, w tym usługi integracji danych, przetwarzania danych i przechowywania danych[1].
Podsumowując, DeepAR można zintegrować z usługami w chmurze, takimi jak Google Cloud i Microsoft Azure, poprzez różne usługi integracyjne, usługi zarządzane i możliwości przetwarzania danych. Pozwala to na skalowalne i wydajne wdrażanie modeli DeepAR oraz zarządzanie nimi na różnych platformach chmurowych.
Cytaty:[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