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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳天俊
研究生(外文):CHEN, TIEN-CHUN
論文名稱:基於SaaS平台的AI模型訓練服務平台研究與實作
論文名稱(外文):Research and Implementation of AI Model Training Service Platform Based on SaaS
指導教授:張正春張正春引用關係
指導教授(外文):CHANG, CHENG-CHUN
口試委員:皮克宇邵皓強張正春
口試委員(外文):PI, KEYUSHAO, HAO CHIANGCHANG, CHENG-CHUN
口試日期:2024-06-19
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電機工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2024
畢業學年度:112
語文別:中文
論文頁數:120
中文關鍵詞:人工智慧模型訓練SaaS平台圖像生成技術AWS雲端服務
外文關鍵詞:AI Model TrainingSaaS PlatformImage Generation TechnologyAWS Cloud Service
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目錄

摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 x
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 論文架構 5
第二章 背景知識 6
2.1 SaaS的介紹與其核心概念 6
2.2 國內外SaaS平台的相關研究與發展 8
2.2.1 MaixHub案例研究 8
2.2.2 Roboflow案例研究 11
2.3 SaaS AI模型訓練平台的挑戰 15
第三章 研究方法 16
3.1 服務平台系統介紹 16
3.1.1 網頁平台架構介紹 17
3.1.2 用戶權限與操作流程介紹 18
3.2 雲端運算服務平台 31
3.2.1 AWS雲端平台介紹 31
3.2.2 AWS EC2於平台中的應用 33
3.2.3 AWS RDS於平台中的應用 38
3.2.4 AWS S3於平台中的應用 44
3.3 網頁前後端技術開發 45
3.3.1 React : 前端服務平台開發 45
3.3.2 Node.js : 後端伺服器開發 46
3.3.3 服務平台功能呈現與API路由設計 48
第四章 實驗與結果 71
4.1 前端服務平台功能測試 71
4.2 模型訓練服務平台比較分析 91
4.2.1 各平台模型訓練時間比較 91
4.2.2 生成輔助數據採集與傳統人工在迭代訓練中的耗時比較 95
第五章 結論與未來發展 97
5.1 結論 97
5.2 未來發展 98
參考文獻 100
附錄 102


參考文獻

[1]“Gartner Forecasts Worldwide Artificial Intelligence Software Market to Reach $62 Billion in 2022. ” Available from:
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-11-22-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-software-market-to-reach-62-billion-in-2022.
[2]“Artificial Intelligence – Worldwide.” Available from:
https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/worldwide
[3]“Global Artificial Intelligence SAAS Market Size By Organization Size (Large Enterprise, Small & Medium Enterprise), By Geographic Scope And Forecast. ” Available from:
https://www.verifiedmarketresearch.com/product/artificial-intelligence-saas-market/
[4]Chunfang Li, Zhou Guo, Xingmin He, Fei Hu, Weiye Meng, “An AI Model Automatic Training and Deployment Platoform Based on Cloud Edge Architecture for DC Energy-Saving.” Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/10242684
[5]Hyeongbok Kim, Beomjin Kim, Wenxin Lu, Lu Li, “No-code MLOps Platform for Data Annotation.” Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/10480992
[6]“What is SaaS (Software as a Service)?” Available from:
https://aws.amazon.com/what-is/saas/?nc1=h_ls
[7]“MaixHub introduction.” Available from: https://wiki.sipeed.com/ai/zh/maixhub/index.html
[8]“Roboflow Docs.” Available from: https://docs.roboflow.com/
[9]“Amazon EC2.” Available from: https://aws.amazon.com/tw/ec2/
[10] “Amazon RDS.” Available from: https://aws.amazon.com/tw/rds/
[11] “Amazon S3.” Available from: https://aws.amazon.com/tw/s3/
[12] “Amazon ECS.” Available from: https://aws.amazon.com/tw/ecs/
[13]“React.dev.” Available from: https://react.dev/
[14]“Bootstrap introduction.” Available from:
https://getbootstrap.com/docs/5.3/getting-started/introduction/
[15]“What is Axios?” Available from: https://axios-http.com/docs/intro

[16]JWT.io, “Introduction to JSON Web Tokens.” Available from: https://jwt.io/introduction
[17]Node.js, “Intorudction to Node.js.” Available from:
https://nodejs.org/en/learn/getting-started/introduction-to-nodejs
[18]“Express.” Available from: https://expressjs.com/
[19]“HTTP wikipedia.” Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/HTTP
[20]“Running SD Automatic1111 on AWS.” Available from: https://github.com/blekmus/aws-stable-diffusion?tab=readme-ov-file
[21]“Docker.docs.” Available from: https://docs.docker.com/
[22]“MySQL.” Available from: https://dev.mysql.com/

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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