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【 NLP 】使用 Discord 與 Azure OpenAI ChatGPT 建立 AI 問答機器人 ( Python )
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【 NLP 】使用 Discord 與 Azure OpenAI ChatGPT 建立 AI 問答機器人 ( Python )

內容 前置準備作業 檔案結構 建立 Azure OpenAI ChatGPT 建立 Discord 伺服器 取得 Discord Bot Token API 格式 修改與執行 Bot 程式 測試與驗證 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用 https://portal.azure.com/ 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 Python https://www.python.org/downloads/ 檔案結構 . ├── .env ├── .env-Sample ├── README.md ├── app.py ├── azure_openai.

【 NLP 】使用 Discord 與 Azure OpenAI ChatGPT 建立 AI 問答機器人 ( Node.js )
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【 NLP 】使用 Discord 與 Azure OpenAI ChatGPT 建立 AI 問答機器人 ( Node.js )

內容 前置準備作業 檔案結構 建立 Azure OpenAI ChatGPT 建立 Discord 伺服器 取得 Discord Bot Token API 格式 修改與執行 Bot 程式 測試與驗證 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用 https://portal.azure.com/ 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 Node.js https://nodejs.org/zh-tw/download 檔案結構 . ├── .env ├── .env-Sample ├── README.md ├── Service │ └── azureOpenAI.js

【 MLOps 】依 train 與 test 的 csv 內容的檔案分類從 Azure Blob 匯入到 AzureML Studio 中的 Data assets
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【 MLOps 】依 train 與 test 的 csv 內容的檔案分類從 Azure Blob 匯入到 AzureML Studio 中的 Data assets

內容 檔案結構 學習目標 前置準備作業 資料集入 AzureML Data Assets 驗證 AzureML Studio 中的 Data Assets 檔案結構 Azure Blob └── Azure Blob ( ㊟ Azure Blob 服務 ) └── randomdatasets ( ㊟ 自行建立的 Azure Blob ) └── datasets ( ㊟ 自行建立的 Container ) ├── 1.jpg ├── 2.jpg ├── 3.jpg ├── 4.jpg ├── 5.jpg ├── 6.jpg ├── 7.jpg ├── 8.jpg ├── 9.jpg └── 10.jpg train.

【 MLOps 】透過 GitHub Action 觸發 Azure Machine Learning 中的 Pipeline Job 
進行模型訓練與驗證並透過 Microsoft Teams 傳送相關資訊
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【 MLOps 】透過 GitHub Action 觸發 Azure Machine Learning 中的 Pipeline Job 進行模型訓練與驗證並透過 Microsoft Teams 傳送相關資訊

內容 前置準備作業 流程 建立 Azure 服務所使用的名稱 Repository、Blob 與 AzureML Studio 之 Data、Components 與 Models 結構 上傳資料集到 Azure Blob 並取得存取 Key 建立 Azure IoT Hub 建立 Microsoft Teams 建立 Microsoft Azure Machine Learning Studio 產生部署認證 建立 GitHub Secret Edge 端下載訓練完成的 Model 修改程式並 Push 到 GitHub 驗證結果 前置準備作業 已建立 Azure

【 NLP 】使用 Vue 與 Azure OpenAI ChatGPT 建立 AI 問答機器人
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【 NLP 】使用 Vue 與 Azure OpenAI ChatGPT 建立 AI 問答機器人

內容 前置準備作業 檔案結構 流程 建立 Azure OpenAI ChatGPT Push Vue Code 到 GitHub 並設定 Secret API 格式 建立 Azure Static Web App 修改 GitHub Action 的 YAML 確認結果 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用 https://portal.azure.com/ 已建立 GitHub 帳號並能正常登入與使用 https://github.com/ 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual Studio Code 檔案結構 ├── .github

【 Cloud 】透過 GitHub Action 部署 React  到 Azure Static Web App 並設定 Secret
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【 Cloud 】透過 GitHub Action 部署 React  到 Azure Static Web App 並設定 Secret

內容 學習目標 前置準備作業 檔案結構 建立 GitHub Repository 設定 GitHub Action Secret 連接 GitHub 與 Azure Static Web App Push React App 到 GitHub 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用 https://portal.azure.com/ 檔案結構 ├── .github │ └── workflows │ └── azure-static-web-apps-kind-bush-02b1f8f10.yml ├── README.md ├── package-lock.json ├── package.json ├── public │ ├── favicon.ico │ ├── index.html │ ├── logo192.png │ ├── logo512.

【 Cloud 】透過 GitHub Action 部署 Vue  到 Azure Static Web App 並設定 Secret
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【 Cloud 】透過 GitHub Action 部署 Vue  到 Azure Static Web App 並設定 Secret

內容 學習目標 前置準備作業 檔案結構 建立 GitHub Repository 設定 GitHub Action Secret 連接 GitHub 與 Azure Static Web App Push Vue App 到 GitHub 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用 https://portal.azure.com/ 檔案結構 ├── .github │ └── workflows │ └── azure-static-web-apps-kind-bush-02b1f8f10.yml ├── README.md ├── babel.config.js ├── jsconfig.json ├── package-lock.json ├── package.json ├── public │ ├── favicon.ico

【 XAI 】使用 Azure Machine Learning Studio 執行 AI Explainability 360 Toolkit ( AIX360 )
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【 XAI 】使用 Azure Machine Learning Studio 執行 AI Explainability 360 Toolkit ( AIX360 )

內容 前言 前置準備作業 上傳 Dataset 到 Azure Blob 建立 Microsoft Azure Machine Learning Studio 建立 Trusted AI - AIX360 前言 Trusted-AI-AIX360 是由 IBM 開發的 AI 透明度和公正性 Toolkit,它為了幫助開發人員、數據科學家和決策者在使用 AI 技術時,能夠更好地理解和解釋 AI 模型的行為和決策,以及檢測和糾正潛在的不公平和偏見。該工具箱包括一系列模型解釋和驗證工具,包括模型評估、檢測和修正不公平和偏見、生成對抗樣本以及可解釋性和可視化工具,這些工具可以幫助用戶了解 AI 模型的決策過程、檢測和解決潛在的公平性問題,並提供可解釋性和解釋性能力,從而提高決策的透明度和公正性。 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入與使用 https:

【 MLOps 】在 AzureML Pipeline 中啟用 TensorFlow GPU
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【 MLOps 】在 AzureML Pipeline 中啟用 TensorFlow GPU

內容 學習目標 前置準備作業 上傳 Sample Code AzureML Pipeline 啟用 Tensorfow GPU 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入 https://portal.azure.com/ 已於 Microsoft Azure Machine Learning Studio 建立所要使用的 Compute 確認 Compute instance 與 Python 3.8 - AuzreML 是否為綠燈 ( 綠燈代表正常運作中 ) 且已建立 Juypter Notebook 上傳 Sample Code 在 Jupyter Notebook 中執行下方指令 !git clone

【 MLOps 】使用 AzureML 記錄計量、參數與檔案
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【 MLOps 】使用 AzureML 記錄計量、參數與檔案

內容 學習目標 前置準備作業 前言 使用 run.log 使用 run.log_list 使用 run.log_row 使用 run.log_table 使用 run.log_image 學習目標 如何使用 AzureML 中的 log、log_list、log_row、log_table、log_image 進行實驗過程中的數據進行保存。 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入 https://portal.azure.com/ 已於 Microsoft Azure Machine Learning

【 MLOps 】使用 Azure Machine Learning SDK 來建立及執行機器學習管線 - 以 TensorFlow Iris 為例
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【 MLOps 】使用 Azure Machine Learning SDK 來建立及執行機器學習管線 - 以 TensorFlow Iris 為例

內容 學習目標 前置準備作業 流程 上傳 Dataset 到 Azure Blob 建立 Microsoft Azure Machine Learning Studio 建立 AzureML Pipeline 學習目標 將訓練與評估的 CSV 檔案從本地端傳送至 Azure Blob。 將 AzureML Datastore 連接至 Azure Blob。 從 AzureML Datastore 讀取 CSV 檔案並建立對應的 Dataset 物件。 建立 Azure ML PipelineData 物件,以存儲在管道的訓練和評估步驟中產生的中間資料。 通過 Azure ML Pipeline 建立訓練和評估 2

【 Edge 】Windows 使用 MobaXterm 透過 Serial Port 進行連接
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【 Edge 】Windows 使用 MobaXterm 透過 Serial Port 進行連接

內容 學習目標 前置準備作業 透過 Serial Port 進行連接 學習目標 如何在 Windows 使用 MobaXterm 透過 Serial Port 連接 Edge。 前置準備作業 已有一台擁有 Serial Port 的 Edge。 已有一台 Windows 電腦。 已將 Windows 電腦透過 Serial Port 對裝置進行串接。 透過 Serial Port 進行連接 Step 1. 安裝 MobaXterm 下載網址如下: https://mobaxterm.mobatek.net/download.html Step 2. 啟動

【 Edge 】Windows 使用 Putty 透過 Serial Port 進行連接
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【 Edge 】Windows 使用 Putty 透過 Serial Port 進行連接

內容 學習目標 前置準備作業 透過 Serial Port 進行連接 學習目標 如何在 Windows 使用 Putty 透過 Serial Port 連接 Edge。 前置準備作業 已有一台擁有 Serial Port 的 Edge。 已有一台 Windows 電腦。 已將 Windows 電腦透過 Serial Port 對裝置進行串接。 透過 Serial Port 進行連接 Step 1. 查看 Windows 電腦上的 Serial Port 號 Step 2. 安裝 Putty 下載網址如下: https:

【 Edge 】macOS 使用 Terminal 透過 Serial Port 進行連接
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【 Edge 】macOS 使用 Terminal 透過 Serial Port 進行連接

內容 學習目標 前置準備作業 透過 Serial Port 進行連接 學習目標 如何在 macOS 透過 Serial Port 連接 Edge。 前置準備作業 已有一台擁有 Serial Port 的 Edge。 已有一台 macOS 電腦。 已將 macOS 電腦透過 Serial Port 對裝置進行串接。 透過 Serial Port 進行連接 Step 1. 查詢 COM Port 資訊 請於終端機輸入下方指令 ls -al /dev/tty.usbserial* Step 2. 安裝 screen

【 Edge 】Ubuntu 透過 Serial Port 進行連接
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【 Edge 】Ubuntu 透過 Serial Port 進行連接

內容 學習目標 前置準備作業 透過 Serial Port 進行連接 學習目標 如何在 Ubuntu 透過 Serial Port 連接 Edge。 前置準備作業 已有一台擁有 Serial Port 的 Edge。 已有一台 Ubuntu 電腦。 已將 Ubuntu 電腦透過 Serial Port 對裝置進行串接。 透過 Serial Port 進行連接 Step 1. 查詢 COM Port 資訊 請於終端機輸入下方指令 sudo dmesg | grep tty Step 2. 安裝 screen 套件

【 Cloud 】設定 Azure 費用警示通知
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【 Cloud 】設定 Azure 費用警示通知

內容 學習目標 前置準備作業 設定 Azure 費用警示通知 費用超過所設定的警戒值所收到的 Email 內容 學習目標 如何在設定 Azure 費用警示通知 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入 https://portal.azure.com/ 設定 Azure 費用警示通知 Step 1. 登入 Azure Step 2. 開啟警示設定頁面 點選左上角的 ≡ > 再點選 Cost Management + Billing 點選左側的 Cost Management 點選上方的 Scope 選擇所要設定的 訂閱 點選上方的 Add 填寫相關資訊 Name 欄位請填寫唯一且可識別的名稱,本範例使用

【 Container】使用 Buildx 建構多重系統架構的 Docker 映像檔
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【 Container】使用 Buildx 建構多重系統架構的 Docker 映像檔

內容 學習目標 前置準備作業 流程 於 ARM CPU 的電腦來建立 Docker Image 並上傳 Image 到 Docker Hub 於 x86 CPU 的 Ubuntu 電腦執行 Docker Image 學習目標 如何使用 Buildx 建構多重系統架構的 Docker 映像檔 前置準備作業 已建立 Docker Hub 帳號並能正常登入 https://hub.docker.com/ 準備一台 ARM CPU 的電腦來建立 Docker Image,本範例使用 Apple MacBook ( M1 Max ) 為例並完成

【 Container 】設定 Docker 時區
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【 Container 】設定 Docker 時區

內容 學習目標 前置準備作業 alpine Docker Image 設定時區 Ubuntu Docker Image 設定時區 學習目標 如何設定 Docker 時區,以 alpine 與 Ubuntu 為例 前置準備作業 已於電腦端安裝 Docker Engine 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual Studio Code alpine Docker Image 設定時區 Step 1. 請建立 Dockerfile 檔案,其內容如下: Step 2. Build Image 於終端機輸入下方指令: sudo docker build -t alpine-set-timezone:

【 Cloud 】於 Azure Ubuntu VM 安裝 mlflow 與 Jupyter
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【 Cloud 】於 Azure Ubuntu VM 安裝 mlflow 與 Jupyter

內容 學習目標 前置準備作業 開啟 Azure Ubuntu VM 的 Port 安裝 mlflow 安裝 PostgreSQL 與設定 安裝 Jupyter 與設定 測試與驗證 學習目標 如何在 Azure Ubuntu VM 安裝 mlflow 與 Jupyter 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入 已建立 Azure Ubuntu VM 開啟 Azure Ubuntu VM 的 Port Step 1. 開啟 mlflow 所使用的 5000 埠 點選左側的 Networking

【 Cloud 】掛載 Storage account Blob 於 Azure Ubuntu VM
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【 Cloud 】掛載 Storage account Blob 於 Azure Ubuntu VM

內容 學習目標 前置準備作業 取得 Storage accounts 授權資訊 掛載 Blob 到 Azure Ubuntu VM 驗證 學習目標 如何掛載 Storage account Blob 於 Azure Ubuntu VM 前置準備作業 已建立 Azure 帳號並能正常登入 如何在 Azure Ubuntu VM 掛載 Storage accounts Blob 已建立 Storage account 並已存在檔案在此 Blob 中 取得 Storage accounts 授權資訊 Step 1. 取得 Storage account

【 Cloud 】部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 雲端平台
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【 Cloud 】部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 雲端平台

內容 學習目標 前置準備作業 專案最終目錄結構 部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 學習目標 如何部署 Ghost Blog App 到 Fly.io 雲端平台 前置準備作業 已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 已於電腦端安裝 flyctl https://fly.io/docs/hands-on/install-flyctl/ 專案最終目錄結構 └── ghost-blog-sample └── fly.toml → 執行完 flyctl 指令後會產生 部署 Ghost Blog App

【 Cloud 】部署 React App 到 Fly.io 雲端平台
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【 Cloud 】部署 React App 到 Fly.io 雲端平台

前言 因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度,故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。 內容 學習目標 前置準備作業 專案最終目錄結構 編譯 App 撰寫 Dockerfile 檔 部署 App 到 Fly.io 學習目標 如何部署 React App 到 Fly.io 雲端平台 前置準備作業 已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 電腦端存在可正常執行的 React App 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual

【 Cloud 】部署 Vue App 到 Fly.io 雲端平台
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【 Cloud 】部署 Vue App 到 Fly.io 雲端平台

前言 因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度,故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。 內容 學習目標 前置準備作業 專案最終目錄結構 編譯 App 撰寫 Dockerfile 檔 部署 App 到 Fly.io 學習目標 如何部署 Vue App 到 Fly.io 雲端平台 前置準備作業 已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 電腦端存在可正常執行的 Vue App 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual

【 Cloud 】部署 Node.js Express App 到 Fly.io 雲端平台
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【 Cloud 】部署 Node.js Express App 到 Fly.io 雲端平台

前言 因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度,故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。 內容 學習目標 前置準備作業 專案最終目錄結構 撰寫程式與設定檔 部署 App 到 Fly.io 學習目標 如何部署 Node.js Express App 到 Fly.io 雲端平台 前置準備作業 已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 已於電腦端安裝 Node.js 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual Studio Code

【 Cloud 】部署 Python Flask App 到 Fly.io 雲端平台
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【 Cloud 】部署 Python Flask App 到 Fly.io 雲端平台

前言 因 Heroku 雲端平台將終止部分服務的免費使用額度,故轉移 App 到目前提供免費額度的 Fly.io 雲端平台。 內容 學習目標 前置準備作業 專案最終目錄結構 撰寫程式與設定檔 部署 App 到 Fly.io 學習目標 如何部署 Python Flask App 到 Fly.io 雲端平台 前置準備作業 已建立 Fly.io 帳號並能正常登入 Fly.io 的網址為 https://fly.io/ 已於電腦端安裝 Python 已於電腦端安裝 IDE,本範例使用 Visual Studio Code 已於電腦端安裝 flyctl