Spisu treści:

Jak wdrożyć model uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym?
Jak wdrożyć model uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym?

Wideo: Jak wdrożyć model uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym?

Wideo: Jak wdrożyć model uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym?
Wideo: Spotkanie 1 - "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego i jego współczesne zastosowania" 2024, Listopad
Anonim

Wdróż swój pierwszy model ML do produkcji za pomocą prostego stosu technologicznego

  1. Szkolenie model uczenia maszynowego w systemie lokalnym.
  2. Zawijanie logiki wnioskowania w aplikację kolby.
  3. Używanie dockera do konteneryzacji aplikacji kolby.
  4. Hostowanie kontenera dockera w instancji AWS ec2 i korzystanie z usługi sieciowej.

Po prostu, jak wdrożyć model ML w środowisku produkcyjnym?

Opcje do wdrożyć Twój Model ML w produkcji Jeden sposób na wdrożenie Twój Model ML to po prostu zapisz przeszkolonych i przetestowanych Model ML (sgd_clf), z odpowiednią nazwą (np. mnist), w jakiejś lokalizacji pliku na produkcja maszyna. Konsumenci mogą to przeczytać (przywrócić) Model ML plik (mnist.

Można też zapytać, jak za pomocą kolby wdrożyć model uczenia maszynowego? Aby pomyślnie wdrożyć a model uczenia maszynowego z Flask i Heroku, będziesz potrzebować plików: Model.

Główne sekcje tego postu są następujące:

  1. Utwórz repozytorium GitHub (opcjonalnie)
  2. Utwórz i wytrawij model za pomocą danych Titanic.
  3. Utwórz aplikację Flask.
  4. Testuj aplikację Flask lokalnie (opcjonalnie)
  5. Wyślij do Heroku.
  6. Przetestuj działającą aplikację.

Wiesz też, co to znaczy wdrożyć model uczenia maszynowego?

Rozlokowanie jest metodą, za pomocą której integrujesz a model uczenia maszynowego do istniejącego środowiska produkcyjnego w celu podejmowania praktycznych decyzji biznesowych w oparciu o dane. Jest to jeden z ostatnich etapów w nauczanie maszynowe cyklu życia i może być jednym z najbardziej uciążliwych.

Jak wdrażasz do produkcji?

Mając to na uwadze, porozmawiajmy o kilku sposobach płynnego wdrożenia do produkcji bez narażania jakości

  1. Zautomatyzuj jak najwięcej.
  2. Twórz i pakuj swoją aplikację tylko raz.
  3. Wdrażaj cały czas w ten sam sposób.
  4. Wdróż za pomocą flag funkcji w swojej aplikacji.
  5. Wdrażaj w małych partiach i rób to często.

Zalecana: