ML算法平台
案例介绍
项目描述：
集成ML算法模型，帮助ML更方便的训练模型，并直观的呈现训练结果，方便ML小组长评估各个模型状况，保证生产模型的质量，并直接将模型集成到生产环境中
责任描述：
负责算法平台组内资源协调，后台开发，评估需求，设计流程， 版本控制迭代
主要技术：
1 开发维护uploader, PyQt UI， 主要用于上传模型或API文件
2 docker-compose部署服务，脚本启动nginx, orthanc, keycloak, redis, graphql, web-server
3 redis + celery, 消息订阅发布，ML需要Run的模型放到队列，后台监控服务器状态
websocket实时输出run model的日志，前端展示目前正在run的模型及服务器状态
4 model 运行job展示，BI输出各项数据，方便leader管理模型的生产集成
5 keycloak模块管理用户及分组情况，保证用户隐私
6 设计规划将算法平台对接Biomind-server, 以后合格的生产模型可直接部署到各个医院，及时更新公司产品
ML算法平台
案例介绍
软件环境：Django、Postgres、Nginx、docker、Othanc
项目描述：
集成ML算法模型，帮助ML更方便的训练模型，并直观的呈现训练结果，方便ML小组长评估各个模型状况，保证生产模型的质量，并直接将模型集成到生产环境中
责任描述：
负责算法平台组内资源协调，后台开发，评估需求，设计流程， 版本控制迭代
主要技术：
1 开发维护uploader, PyQt UI， 主要用于上传模型或API文件
2 docker-compose部署服务，脚本启动nginx, orthanc, keycloak, redis, graphql, web-server
3 redis + celery, 消息订阅发布，ML需要Run的模型放到队列，后台监控服务器状态
websocket实时输出run model的日志，前端展示目前正在run的模型及服务器状态
4 model 运行job展示，BI输出各项数据，方便leader管理模型的生产集成
5 keycloak模块管理用户及分组情况，保证用户隐私
6 设计规划将算法平台对接Biomind-server, 以后合格的生产模型可直接部署到各个医院，及时更新公司产品
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