【文件属性】：
文件名称：ai-toolkit-iot-edge:适用于Azure IoT Edge的AI工具包
文件大小：100KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-09 22:53:39
JupyterNotebook
欢迎使用适用于Azure IoT Edge的AI工具包
Azure机器学习和Azure IoT Edge的集成使组织和开发人员可以将AI和ML应用到由于数据主权，隐私和/或带宽问题而无法将其添加到云的数据中。 现在可以使用Azure IoT Edge运行时将使用Azure机器学习创建的所有模型部署到IoT网关和设备。 模型可以作为容器运行，并且可以在多种类型的硬件上运行，从非常小的设备一直到功能强大的服务器。
我们将发布此工具包，以帮助您开始使用AI和Azure IoT Edge。 该工具包将向您展示如何在与Azure IoT Edge兼容的Docker容器中打包深度学习模型，以及如何将这些模型公开为REST API。 我们提供了一些示例来帮助您入门，但是可能性无限。 我们将经常添加新的示例和工具。 这些模型可以按原样使用，也可以定制以更好地满足您的特定需求和用例。
请在我们的上提问。
【文件预览】：
ai-toolkit-iot-edge-master
----MNIST classification with TensorFlow()
--------checkpoint(123B)
--------my_ConvNet_MNIST_model.meta(75KB)
--------my_ConvNet_MNIST_model.index(923B)
--------webservice_invoke.py(572B)
--------sampleimages()
--------webservice_driver.py(1KB)
--------README.md(1KB)
--------conda_dependencies.yml(1KB)
----LICENSE(1KB)
----Skin cancer detection()
--------ViewController.cs(14KB)
--------readme.md(4KB)
--------skin_cancer_coreml_model()
--------DISCLAIMER(288B)
----Azure IoT Edge on DSVM()
--------README.md(1KB)
----.gitignore(5KB)
----IoT Edge anomaly detection tutorial()
--------deployment.json(3KB)
--------00-anomaly-detection-tutorial.ipynb(22KB)
--------aml_config()
--------iot-workshop-deployment-template.json(3KB)
--------model.pkl(2KB)
--------myenv.yml(535B)
--------.ipynb_checkpoints()
--------README.md(467B)
--------temperature_data.csv(25KB)
--------iot_score.py(1KB)
----README.md(7KB)
----amliotedge()
--------Extensions()
--------TestArmWithCLI()
--------core()
--------datagenerators()
--------assets()
--------installIoTEdge(513B)
--------README.md(3KB)
--------deploymodel(3KB)
--------createNregister(2KB)