我们将在本章结束我们的云 API 探索之旅。 到目前为止，我们已经将自己轻轻地介绍给了 API 的美好世界，特别是让我们轻松进行深度学习的 API。 我们已经看到了如何使用 REST API 并以编程方式使用它们。 与 **Google Cloud Platform**（**GCP**）和 **Amazon Web Services**（**AWS**）一样，Microsoft 也提供了自己的云服务平台，该平台是 称为 Azure。 与前几章一样，我们将只专注于 Azure 必须提供的基于深度学习的解决方案。 我们将稍作调整，还将介绍 Microsoft 的**认知工具包**（**CNTK**），它是像 Keras 这样的深度学习框架。
我们将在本章结束我们的云 API 探索之旅。 到目前为止，我们已经将自己轻轻地介绍给了 API 的美好世界，特别是让我们轻松进行深度学习的 API。 我们已经看到了如何使用 REST API 并以编程方式使用它们。 与 **Google Cloud Platform**（**GCP**）和 **Amazon Web Services**（**AWS**）一样，Microsoft 也提供了自己的云服务平台，该平台称为 Azure。 与前几章一样，我们将只专注于 Azure 必须提供的基于深度学习的解决方案。 我们将稍作调整，还将介绍 Microsoft 的**认知工具包**（**CNTK**），它是像 Keras 这样的深度学习框架。
在本章中，我们介绍了 Microsoft AI 和 Azure 云提供的用于在网站上执行深度学习的产品。 我们了解了如何使用 Face API 来预测图像中人物的性别和年龄，以及如何使用 Text Analytics API 来预测给定文本的语言以及所提供文本或情感中的关键短语 任何句子。 最后，我们在 MNIST 数据集上使用 CNTK 创建了深度学习模型。 我们了解了如何保存模型，然后通过基于 Django 的 Web 应用程序以 API 的形式部署模型。 通过 Django 保存的模型的这种部署可以轻松地适应其他深度学习框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch。
在本章中，我们介绍了 Microsoft AI 和 Azure 云提供的用于在网站上执行深度学习的产品。 我们了解了如何使用 Face API 来预测图像中人物的性别和年龄，以及如何使用 Text Analytics API 来预测给定文本的语言的任何句子以及所提供文本或情感中的关键短语。 最后，我们在 MNIST 数据集上使用 CNTK 创建了深度学习模型。 我们了解了如何保存模型，然后通过基于 Django 的 Web 应用程序以 API 的形式部署模型。 通过 Django 保存的模型的这种部署可以轻松地适应其他深度学习框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch。
就像训练一样，批次的概念也可以应用于服务 ML 模型。 在这里服务 ML 模型意味着使用机器模型对看不见的数据点进行预测。 这也称为推理。 现在，模型服务可以分为两种类型：在线服务和在线服务，其中在线服务需要在模型与数据点相遇时做出预测（在这里我们无法承受延迟），离线服务则需要一批 首先收集数据点，然后通过模型运行批次以获得预测。 请注意，在第二种情况下，我们可以选择一些延迟。
就像训练一样，批次的概念也可以应用于服务 ML 模型。 在这里服务 ML 模型意味着使用机器模型对看不见的数据点进行预测。 这也称为推理。 现在，模型服务可以分为两种类型：在线服务和在线服务，其中在线服务需要在模型与数据点相遇时做出预测（在这里我们无法承受延迟），离线服务则首先需要收集一批数据点，然后通过模型运行批次以获得预测。 请注意，在第二种情况下，我们可以选择一些延迟。
请注意，还有一些工程方面直接与生产 ML 系统相关。 讨论这些内容不在本书的讨论范围之内，但是 GCP 小组鼓励您在线查看课程。
