Musbah Zaid Enweiji, Lehinevych T.I., Glybovets A.M.
Назва:
System architecture of deep neural network models
Рік:
2016
Сторінок:
Р. 108-113
Тип документу:
Стаття
Головний документ:
Київський Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка / Київський, університет імені національний; редкол.: голов. ред. Анісімов А.В. ; Хусаінов Д.Я., Arturs Medvids, Miklos Ronto [та ін.]. - Київ, 2016
Анотація:
Стаття присвячена розробці архітектури для системи міжмовної класифікації, яка забезпечує послідовний робочий процес управління моделями: безперервне навчання моделей, їх динамічне завантаження та обслуговування. Основна увага приділяється реалізації архітектури для реальної системи, котра в свою чергу буде управляти новими даними, навчати та підтримувати моделі в актуальному стані. Крім того, модуль, який відповідає за розміщення даних, дозволяє нам дозволяє нам обслуговувати кілька моделей одночасно та переходити з однієї на іншу в режимі реального часу. Ще однією особливістю даної архітектури є інформаційна панель, котра забезпечує візуалізацію і порівняння моделей, а також їх навчання та розміщення запитів.
This article is devoted to a development of the architecture for cross-language classification system that provides a workflow of models management: continuous models training, dynamic loading and serving. The emphasis is on implementing the architecture for real system that manages new data,trains and keeps models up-to-date. Moreover, the hosting module allows us to serve multiple models and switch between them in real-time. Another feature is dashboard that provides visualization and model comparison as well as training and hosting mo&del requests.
