Spisu treści:
Wideo: Jak wdrożyć model uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51
Wdróż swój pierwszy model ML do produkcji za pomocą prostego stosu technologicznego
- Szkolenie model uczenia maszynowego w systemie lokalnym.
- Zawijanie logiki wnioskowania w aplikację kolby.
- Używanie dockera do konteneryzacji aplikacji kolby.
- 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:
- Utwórz repozytorium GitHub (opcjonalnie)
- Utwórz i wytrawij model za pomocą danych Titanic.
- Utwórz aplikację Flask.
- Testuj aplikację Flask lokalnie (opcjonalnie)
- Wyślij do Heroku.
- 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
- Zautomatyzuj jak najwięcej.
- Twórz i pakuj swoją aplikację tylko raz.
- Wdrażaj cały czas w ten sam sposób.
- Wdróż za pomocą flag funkcji w swojej aplikacji.
- Wdrażaj w małych partiach i rób to często.
Zalecana:
Jaki jest najlepszy język do uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe to rozwijająca się dziedzina informatyki, a kilka języków programowania obsługuje ramy i biblioteki ML. Spośród wszystkich języków programowania najpopularniejszym wyborem jest Python, a następnie C++, Java, JavaScript i C#
Dlaczego powinieneś uczyć się uczenia maszynowego?
Oznacza to, że możesz analizować tony danych, wyodrębniać z nich wartości i pozyskiwać z nich informacje, a później wykorzystać te informacje do trenowania modelu uczenia maszynowego w celu przewidywania wyników. W wielu organizacjach inżynier uczenia maszynowego często współpracuje z naukowcem zajmującym się danymi w celu lepszej synchronizacji produktów pracy
Dlaczego firmy powinny korzystać z uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe w biznesie pomaga zwiększyć skalowalność biznesu i usprawnić operacje biznesowe dla firm na całym świecie. Narzędzia sztucznej inteligencji i liczne algorytmy ML zyskały ogromną popularność w społeczności analityków biznesowych
Czego powinienem się nauczyć w przypadku uczenia maszynowego?
Byłoby lepiej, gdybyś szczegółowo zapoznał się z poniższym tematem, zanim zaczniesz uczyć się uczenia maszynowego. Teoria prawdopodobieństwa. Algebra liniowa. Teoria grafów. Teoria optymalizacji. Metody bayesowskie. Rachunek różniczkowy. Rachunek wielowymiarowy. Oraz języki programowania i bazy danych, takie jak:
Jaki język programowania jest używany do uczenia maszynowego?
Pyton Podobnie pyta się, który język jest najlepszy do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji? Top 5 najlepszych języków programowania dla sztucznej inteligencji Pyton. Python jest uważany za na pierwszym miejscu na liście wszystkich języków programowania AI ze względu na prostotę.