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方案介绍

图像分类是深度学习中最常见的场景,可用于各类行业。比如保险公司可以根据用户上传的汽车损坏的图片自动判断报险是否成立,快消公司可以通过超市的货架照片判断货品陈设是否按计划执行,医院可以通过自动识别医疗图像辅助医生判断病情等。微软 Azure 云提供了一系列的工具和服务可以帮助用户快速的搭建,训练和部署图像分类模型。此解决方案主要包括:

  • 深度学习:快速建立并训练一个图像分类的深度学习模型。
  • 模型部署:快速部署一个训练好的图像分类模型到生产环境。

云服务架构

架构图使用到的 Azure 服务主要包括:

Blob 存储

支持高伸缩性的图像储存。

数据科学虚拟机(DSVM)镜像

专门用于数据科学的 Azure 虚拟机镜像。 能够支持多种主流机器学习框架下的工作负载,包括认知服务工具包(原名 CNTK)、TensorFlow、Caffe、Keras、MXNet 等。支持 Windows 和 Linux。此镜像可帮助用户快速建立和训练深度学习模型。

NC 系列虚拟机*

通过 DSVM 建立的模型可方便地运行在 GPU 上大大加速训练速度。Azure NCv2 系列实例由 NVIDIA Tesla P100 GPU 提供支持,可以帮助用户运行深度学习训练工作以及实现 HPC 仿真、渲染、实时数据分析、DNA 测序、和更多 CUDA(计算统一设备架构)加速任务。

应用服务

快速搭建图像识别 Web 应用。

Power BI

轻松地创作可交互可钻取的数据可视化仪表板。

相关产品

*NC 虚拟机目前使用的是 Azure 海外订阅的服务