Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon สามารถใช้ DeepAR กับบริการคลาวด์เช่น Google Cloud หรือ Microsoft Azure ได้หรือไม่


สามารถใช้ DeepAR กับบริการคลาวด์เช่น Google Cloud หรือ Microsoft Azure ได้หรือไม่


ใช่ DeepAR สามารถรวมเข้ากับบริการคลาวด์ เช่น Google Cloud และ Microsoft Azure ต่อไปนี้คือบางวิธีที่ DeepAR สามารถใช้กับแพลตฟอร์มคลาวด์เหล่านี้:

กูเกิลคลาวด์

1. บริการบูรณาการของ Google Cloud: Google Cloud เสนอบริการบูรณาการที่สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อโมเดล DeepAR กับแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันต่างๆ ซึ่งรวมถึงบริการต่างๆ เช่น Google Cloud Data Fusion, Google Cloud Dataflow และ Google Cloud Pub/Sub ซึ่งสามารถใช้เพื่อผสานรวมและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งที่มาและแอปพลิเคชันต่างๆ[1]

2. แพลตฟอร์ม Google Cloud AI: แพลตฟอร์ม Google Cloud AI ให้บริการที่มีการจัดการสำหรับการปรับใช้และจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการสนับสนุนโมเดล DeepAR ซึ่งสามารถฝึกอบรมและใช้งานโดยใช้เครื่องมือและบริการของแพลตฟอร์ม[1]

3. Google Cloud Storage: Google Cloud Storage มอบโซลูชันพื้นที่เก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้และทนทานสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลที่ใช้ในการฝึกและปรับใช้โมเดล DeepAR[1]

ไมโครซอฟต์ อาซัวร์

1. Microsoft Azure Machine Learning: Microsoft Azure Machine Learning ให้บริการที่มีการจัดการสำหรับการปรับใช้และจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงการสนับสนุนโมเดล DeepAR ซึ่งสามารถฝึกอบรมและใช้งานโดยใช้เครื่องมือและบริการของแพลตฟอร์ม[1]

2. Microsoft Azure Data Factory: Microsoft Azure Data Factory ให้บริการรวมข้อมูลบนคลาวด์ที่สามารถใช้เพื่อรวมและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งที่มาและแอปพลิเคชันต่างๆ ซึ่งรวมถึงการสนับสนุนในการรวมโมเดล DeepAR เข้ากับแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันต่างๆ[1]

3. Microsoft Azure Storage: Microsoft Azure Storage มอบโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้และทนทานสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล DeepAR[1]

บูรณาการทั่วไป

1. การประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์: ทั้ง Google Cloud และ Microsoft Azure ให้บริการประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์ที่สามารถใช้เพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรวมโมเดล DeepAR เข้ากับแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันต่างๆ[1]

2. บริการที่ได้รับการจัดการ: ทั้งสองแพลตฟอร์มนำเสนอบริการที่ได้รับการจัดการสำหรับการปรับใช้และการจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการรองรับโมเดล DeepAR[1]

3. การบูรณาการกับบริการอื่นๆ: ทั้งสองแพลตฟอร์มให้บริการที่หลากหลายซึ่งสามารถรวมเข้ากับโมเดล DeepAR ได้ รวมถึงการบูรณาการข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และบริการจัดเก็บข้อมูล[1]

โดยสรุป DeepAR สามารถรวมเข้ากับบริการคลาวด์ เช่น Google Cloud และ Microsoft Azure ผ่านบริการบูรณาการ บริการที่ได้รับการจัดการ และความสามารถในการประมวลผลข้อมูลต่างๆ ช่วยให้สามารถปรับใช้และจัดการโมเดล DeepAR ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้บนแพลตฟอร์มคลาวด์ต่างๆ

การอ้างอิง:
[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
-