Jā, DeepAR var integrēt ar tādiem mākoņpakalpojumiem kā Google Cloud un Microsoft Azure. Tālāk ir norādīti daži veidi, kā DeepAR var izmantot ar šīm mākoņa platformām.
Google mākonis
1. Google mākoņa integrācijas pakalpojumi: Google Cloud piedāvā integrācijas pakalpojumus, ko var izmantot, lai savienotu DeepAR modeļus ar dažādiem datu avotiem un lietojumprogrammām. Tas ietver tādus pakalpojumus kā Google Cloud Data Fusion, Google Cloud Dataflow un Google Cloud Pub/Sub, ko var izmantot, lai integrētu un apstrādātu datus no dažādiem avotiem un lietojumprogrammām[1].2. Google Cloud AI platforma: Google Cloud AI platforma nodrošina pārvaldītu pakalpojumu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai un pārvaldībai. Tas ietver atbalstu DeepAR modeļiem, kurus var apmācīt un izvietot, izmantojot platformas rīkus un pakalpojumus[1].
3. Google Cloud Storage: Google Cloud Storage nodrošina mērogojamu un izturīgu krātuves risinājumu lielām datu kopām. To var izmantot, lai uzglabātu un pārvaldītu datus, ko izmanto DeepAR modeļu apmācīšanai un izvietošanai[1].
Microsoft Azure
1. Microsoft Azure Machine Learning: Microsoft Azure Machine Learning nodrošina pārvaldītu pakalpojumu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai un pārvaldībai. Tas ietver atbalstu DeepAR modeļiem, kurus var apmācīt un izvietot, izmantojot platformas rīkus un pakalpojumus[1].2. Microsoft Azure Data Factory: Microsoft Azure Data Factory nodrošina mākoņdatošanas datu integrācijas pakalpojumu, ko var izmantot, lai integrētu un apstrādātu datus no dažādiem avotiem un lietojumprogrammām. Tas ietver atbalstu DeepAR modeļu integrēšanai ar dažādiem datu avotiem un lietojumprogrammām[1].
3. Microsoft Azure Storage: Microsoft Azure Storage nodrošina mērogojamu un izturīgu krātuves risinājumu lielām datu kopām. To var izmantot, lai uzglabātu un pārvaldītu datus, ko izmanto DeepAR modeļu apmācīšanai un izvietošanai[1].
Vispārējā integrācija
1. Mākoņos balstīta datu apstrāde: gan Google Cloud, gan Microsoft Azure nodrošina mākoņdatošanas datu apstrādes pakalpojumus, ko var izmantot lielu datu kopu apstrādei un DeepAR modeļu integrēšanai ar dažādiem datu avotiem un lietojumprogrammām[1].2. Pārvaldīti pakalpojumi: abas platformas piedāvā pārvaldītus pakalpojumus mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai un pārvaldībai, tostarp atbalstu DeepAR modeļiem[1].
3. Integrācija ar citiem pakalpojumiem: abas platformas nodrošina plašu pakalpojumu klāstu, ko var integrēt ar DeepAR modeļiem, tostarp datu integrācijas, datu apstrādes un datu uzglabāšanas pakalpojumus[1].
Rezumējot, DeepAR var integrēt ar mākoņpakalpojumiem, piemēram, Google Cloud un Microsoft Azure, izmantojot dažādus integrācijas pakalpojumus, pārvaldītos pakalpojumus un datu apstrādes iespējas. Tas ļauj mērogojami un efektīvi izvietot un pārvaldīt DeepAR modeļus dažādās mākoņu platformās.
Citāts:[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