Generación de un pipeline de modelo de clasificación de imágenes con AutoML

• Daangn desarrolló un modelo de reconocimiento de imágenes para determinar si una foto está “no relacionada con la compraventa de segunda mano” o es “sugerente”

• Uso de Google Cloud AutoML Vision Edge

→ Proporciona funciones básicas de etiquetado de imágenes en la WebUI

→ Filtra automáticamente las fotos duplicadas

→ Excelente UI de evaluación del modelo

• Estrategia para crear el dataset: colaboración con el área de operaciones, búsqueda por palabras clave, uso de imágenes similares y publicaciones similares

• Despliegue del modelo creado en servidor y cliente: TF Serving AWS EKS y TF Lite

• Automatización del pipeline: Kubeflow

"Esta vez solo aplicamos AutoML al modelo de clasificación de imágenes,

pero si otros tipos de modelos necesarios para el servicio estuvieran disponibles con AutoML, nos gustaría usarlos con gusto.

La automatización del desarrollo del modelo fue muy buena, pero lo que nos pareció realmente cómodo fue que no se necesitó escribir nada de código en las etapas de “preprocesamiento de datos”, “evaluación del modelo” y “despliegue del modelo”.

Como casi no hubo código escrito aparte del código del pipeline, el trabajo de mantenimiento también se redujo al mínimo."