Cuprins:

Cum implementați un model predictiv?
Cum implementați un model predictiv?

Video: Cum implementați un model predictiv?

Video: Cum implementați un model predictiv?
Video: Understanding Model Predictive Control (MPC) for Beginners (Python Implementation) 2024, Noiembrie
Anonim

Mai jos sunt cinci pași de cea mai bună practică pe care îi puteți urma atunci când implementați modelul predictiv în producție

  1. Specificați cerințele de performanță.
  2. Algoritmul de predicție separat de Model Coeficienți.
  3. Dezvoltați teste automate pentru dvs Model .
  4. Dezvoltați o infrastructură de testare în spate și de testare acum.
  5. Provocare, apoi încercare Model Actualizări.

În plus, ce înseamnă implementarea unui model?

Implementarea modelului . Conceptul de implementare în știința datelor se referă la aplicarea a model pentru predicție folosind date noi. În funcție de cerințe, cel implementare faza poate fi la fel de simplă ca generarea unui raport sau la fel de complexă ca implementarea unui proces repetabil de știință a datelor.

Știți, de asemenea, cum vă implementați în producție? Având în vedere acest lucru, să vorbim despre câteva modalități de implementare fără probleme în producție, fără a risca calitatea.

  1. Automatizați cât mai mult posibil.
  2. Creați și împachetați aplicația dvs. o singură dată.
  3. Implementați în același mod tot timpul.
  4. Implementați folosind steaguri de caracteristici în aplicația dvs.
  5. Implementați în loturi mici și faceți-o des.

În acest sens, cum implementați modelele ML în producție?

Implementați primul dvs. model ML în producție cu o stivă simplă de tehnologie

  1. Antrenarea unui model de învățare automată pe un sistem local.
  2. Încheierea logicii de inferență într-o aplicație de balon.
  3. Folosind docker pentru a containeriza aplicația balonului.
  4. Găzduirea containerului docker pe o instanță AWS ec2 și consumarea serviciului web.

Cum implementați modele de deep learning?

Implementarea modelului dvs

  1. Faceți clic pe fila Implementare.
  2. Selectați cursa de antrenament.
  3. Introduceți numele serviciului.
  4. Alegeți dacă doriți să o implementați în instanța dvs. (poate fi web sau local, cum ar fi clusterul companiei dvs.) sau într-o instanță la distanță (cum ar fi AWS, GCP, Azure etc.)
  5. Faceți clic pe butonul Implementare.

Recomandat: