9、利用AutoGluon处理图像数据及CI/CD在机器学习中的应用

最新推荐文章于 2025-11-11 00:02:10 发布

Linux

最新推荐文章于 2025-11-11 00:02:10 发布

阅读量18

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：解锁AWS自动化机器学习文章标签： AutoGluon 图像数据 CI/CD

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux/article/details/152850638

解锁AWS自动化机器学习专栏收录该内容

22 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

利用AutoGluon处理图像数据及CI/CD在机器学习中的应用

1. 使用AutoGluon处理图像数据

1.1 实验设置

为了降低与运行实验相关的AWS使用成本，我们选择使用 medium_quality_faster_train 预设，并设置了10分钟（600秒）的时间限制。AutoGluon提供了许多替代预设，这些预设可以提供更高质量的模型，但会产生额外的AWS使用成本。你可以通过参考 ImagePredictor文档来了解更多可用的预设配置。

1.2 评估实验结果

训练任务完成后，下一步是评估结果。SageMaker会将生成的模型工件存储在S3中。在Jupyter笔记本中，可以按照以下步骤评估AutoML实验：
1. 下载并提取模型工件 ：运行以下代码将 model.tar.gz 工件下载并提取到Studio环境中的 extract 文件夹中。

!mkdir extract
sagemaker.s3.S3Downloader.download(autogluon.model_data, "./")
!tar xfz ./model.tar.gz -C extract

订阅专栏解锁全文

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Linux

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

AutoGluon处理多模态数据方法及案例——Multimodal Data Tables: Tabular, Text, and Image

weixin_52561314的博客

05-12

1876

AutoGluon处理多模态数据方法及案例——Multimodal Data Tables: Tabular, Text, and Image

探秘新领域！AI应用架构师与AI模型持续优化

AI天才研究院

07-30

706

AI应用架构师（AI Application Architect）是负责设计AI应用整体架构，并推动其从概念到落地、再到持续优化的技术决策者。与传统软件架构师相比，其核心差异在于：传统架构师关注“确定性逻辑”（如数据库设计、API接口、服务编排），而AI应用架构师需要处理“不确定性要素”——数据质量波动、模型性能衰减、算力资源动态分配等AI特有问题。AI模型持续优化（AI Model Continuous Optimization）是。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

AutoGluon自动化流水线：CI/CD集成

gitblog_00069的博客

08-30

652

在机器学习（Machine Learning）和自动化机器学习（AutoML）领域，代码质量、模型性能和系统稳定性至关重要。AutoGluon作为一个支持图像、文本、时间序列和表格数据的全功能AutoML框架，其复杂性要求一套完善的持续集成和持续部署（CI/CD）流水线来确保项目的健康发展。本文将深入探讨AutoGluon的CI/CD架构，展示如何通过自动化流水线实现高效开发、测试和部署。 ...

使用 AutoGluon 进行 AutoML：只需四行代码即可转换你的机器学习工作流程

龙哥盟

11-11

692

AutoGluon 是由亚马逊网络服务（AWS）创建的开源机器学习库。它旨在为你处理整个机器学习过程，从准备你的数据到选择最佳模型并调整其设置。AutoGluon 将简单性与顶级性能相结合。它采用高级技术，如集成学习和自动超参数调整，以确保创建的模型高度准确。这意味着你可以在不陷入技术细节的情况下开发强大的机器学习解决方案。该库负责数据预处理、特征选择、模型训练和评估，这显著减少了构建健壮机器学习模型所需的时间和精力。此外，AutoGluon 具有良好的扩展性，使其适用于小型项目和大型、复杂的数据集。

AutoGluon安装及示例

ahahayaa的博客

03-19

7880

Autogluon的发明人是李沐（Mu Li）和他在亚利桑那州立大学的研究团队。 Autogluon是一种**自动化机器学习工具**, 可以同时支持两种模式：**迁移学习模式**和**自动机器学习模式**。

【集成学习解惑】在 AutoML 中，自动化集成搜索如何实现？

人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享

09-03

857

在 AutoML 中，自动化集成搜索如何实现？

机器学习の超参数调优

whaosoft143ai的博客

09-19

599

机器学习超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模型的性能有很大的影响。whaosoft aiot http://143ai.com 常用的超参数调优方法有以下几种：网格搜索（Grid Search）：网格搜索是一种简单的超参数调优方法，它通过穷举指定的参数组合，计算每一组参数在验证集上的表现，最终选择表现最好的参数组合。贝叶斯优化：贝叶斯优化是一种利用贝叶斯定理和最

听听阿里老哥对算法工程师技术学习路线的建议

深度学习技术前沿

09-23

3236

点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/192633890前言...

3分钟搞定AutoGluon全平台安装：从零基础到AI训练环境搭建

gitblog_01286的博客

09-11

413

你是否还在为机器学习工具安装繁琐而头疼？是否因环境配置错误导致项目卡壳数小时？本文将以**Windows/macOS/Linux三大系统**为核心，提供AutoGluon从源码下载到验证安装的一站式解决方案，确保普通用户也能零代码完成AI训练环境部署。 ## 关于AutoGluon AutoGluon是一个开源的AutoML（自动机器学习）框架，支持图像、文本、时间序列和表格数据的自动化建模。...

AutoGluon核心库0.2.1版本PyPI下载

再次是 **机器学习、深度学习、模型训练**，这些构成了 AutoGluon 的主要应用场景，尤其在缺乏专业算法工程师的小型团队或业务部门中，AutoGluon 能显著降低 AI 技术门槛。最后是 **数据科学与开源工具**，突出了其...

观点 | 观远数据字节：算法工程师技术路线图

AI+BI,大数据分析,数据可视化,商业智能,数据驾驶舱 - 观远数据

08-26

2100

《观点》是由观远数据倾力打造的一档技术类干货分享专栏，所有内容均来源于观远数据内部员工，旨在为数据分析行业输出指导性的知识体系。本文来源于观远数据联合创始人兼首席数据科学家字节内部分享。该文章通过知乎平台发布一天内就获得了30000+浏览量、2500+收藏和近千条点赞，在算法工程师群体中引起一波热议。作者简介-周远（花名：字节） • 观远数据联合创始人兼首席数据科学家 • 知乎机器学习领域KOL • 致力于算法前沿技术在泛零售消费领域的应用落地，深度参与主导了多个AI项目在行业头部、世界五百强客户的

Lua非空判断方法[源码]

11-24

本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。

JS表格转Excel实现[可运行源码]

11-24

该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

图片转bin文件存储[项目代码]

11-24

本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。

Anaconda安装与使用指南[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）

11-24

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

Lua中loadstring应用[源码]