将AI装进盒子——MachineBox简介

近期在与好友头脑风暴AI落地的过程中发现了发现了MachineBox,发现这等好物居然几乎没有相关的中文资料,于是决定开个坑。

英文没障碍的可自行跳至官网

介绍

Machine Box的是一套机器学习的CaaS(容器即服务),将机器学习的算法已经工具封装成暴露REST API的docker容器,从而可以非常方便的部署到各种场景中。我个人是极其推崇这种模式的,也深信这种模式在未来的云服务中将越来越常见。 相比较其他的AI SaaS服务(如IBM Watson)来说, 它具有如下优势:

  1. 自保护的私有化部署 不依赖任何的外部系统,不调用外部API,所有的东西都在容器里。数据的安全性得到了很好的保证。个人认为这一点在企业做选型的时候是极其重要的一个点。

  2. 价格透明 Machine Box是按模型收费的,收费版本与免费版本的区别体现在如支持的分类数量这样的模型指标上。所以结合实际使用场景,很容易评估出成本。

  3. API无限制 上面已经提到它的收费模式与大部分的按API调用次数不同,所以它不限制API的调用次数

4 充分利用Docker生态 依托docker生态提供了良好的开发、部署、管理以及弹性扩容的优势。

工具集

基本上涵盖了常见的成熟机器学习的应用场景,不过由于中文的特殊性,所以对国内而言比较有实际意义的是前7个。 我会依次开坑介绍。

  • Classificationbox 分类器 支持图片、文本(支持中文),结构化以及非结构化数据的分类

  • Facebox 面部识别 图片中人脸的训练与识别

  • Objectbox 物体识别 图片中的物体识别

  • Tagbox 图片标记 训练与识别图片的内容

  • Nudebox 图片监黄

  • Videobox 视频工具集 视频处理,结合其他box可以实现视频中的人脸识别、图像分类以及监黄

  • Suggestionbox 个性化推荐 个性化推荐

  • TextBox 自然语言处理 包括断句、情绪识别、实体识别、关键词识别等常见NLP功能。底层是用的spacy, 按理应该支持中文才对,但是实际使用中发现不支持中文

  • Fakebox 假新闻识别 中文不行

客户背书

在官网上摆上一些花花绿绿的用户Logo来背书已经是国际惯例了,既然介绍嘛,索性也搬过来。

环境设置

依赖

只有一个docker, 安装docker这里就赘述了
主要注意的是docker machine需要的配置如下, 如何调整docker machine这里也不赘述了

  • 2 CPUs
  • 4 GB RAM

注册

https://machinebox.io/account 填一下邮箱,会收到一个magic link, 点击即可

在account页面里找到Your key


展开Reveal you key, 你会看到类似

MB_KEY="<your_mb_key>"

拷贝下来

B.T.W. 你会发现这个网站永远也不会让你设置什么账号密码,每次登陆都是通过magic link。 果然是一家特立独行的公司。

Hello Box

接下来我们就来启动一个TextBox来感受一下吧

docker run -p 8080:8080 -e "MB_KEY=<your_mb_key>" machinebox/textbox

打开http://localhost:8080/就可以看到TextBox的文档
试一试吧

curl -XPOST -d 'text=I really love Machina, who is the MachineBox mascot designed by Ashley McNamara.' http://localhost:8080/textbox/check

你应该能够得到类似下面的返回值

{
    "success": true,
    "sentences": [
        {
            "text": "I really love Machina, who is the MachineBox mascot designed by Ashley McNamara.",
            "start": 0,
            "end": 80,
            "sentiment": 0.7841642498970032,
            "entities": [
                {
                    "text": "Machina",
                    "start": 14,
                    "end": 20,
                    "type": "person"
                },
                {
                    "text": "MachineBox",
                    "start": 34,
                    "end": 43,
                    "type": "organization"
                },
                {
                    "text": "Ashley McNamara",
                    "start": 64,
                    "end": 78,
                    "type": "person"
                }
            ]
        }
    ],
    "keywords": [
        {
            "keyword": "ashley mcnamara"
        },
        {
            "keyword": "machinebox mascot"
        },
        {
            "keyword": "machina"
        }
    ]
}

接下来我会开坑把几个国内用的上的分别写一篇文档。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成,浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

友情链接更多精彩内容