🥞 2022年秋季全栈深度学习实验
欢迎！
作为2022年全栈深度学习课程的一部分，我们将逐步开发一个完整的深度学习代码库，以创建和部署一个能够理解手写段落内容的模型。
要了解文本识别应用程序的架构概览，请点击下方的徽章在Google Colab上打开一个交互式Jupyter笔记本：
<div align="center"> <a href="http://fsdl.me/2022-overview"> <img src=https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg width=240> </a> </div> <br>我们将使用现代的PyTorch和PyTorch Lightning技术栈。
我们将使用当今深度学习的主力：CNN和Transformer。
我们将使用我们认为最适合这项工作的工具来管理我们的实验：Weights & Biases。
我们将使用pre-commit和GitHub Actions为我们的代码库设置质量保证和持续集成系统。
我们将打包预测系统，并将其作为Docker容器部署在AWS Lambda上。
我们将使用Python编写的Gradio为该预测系统创建一个前端界面。
我们将使用Gantry设置监控，以提醒我们模型中可能存在的问题。
点击下方的徽章，在Colab上访问各个实验笔记本，在YouTube上观看视频
| 实验 | Colab | 视频 |
|---|---|---|
| 实验概览 |  | |
| 实验01：PyTorch中的深度神经网络 | | |
| 实验02a：PyTorch Lightning | | |
| 实验02b：在合成手写数据上训练CNN | | |
| 实验03：Transformer和段落 | | |
| 实验04：实验跟踪 | | |
| 实验05：故障排除与测试 | | |
| 实验06：数据标注 | | |
| 实验07：部署 | | |
| 实验08：监控 | |
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