Cum implementați un model de învățare automată în producție?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-15 23:52

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

1. Antrenament a 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.

Pur și simplu, cum implementați un model ML în producție?

Opțiuni pentru disloca ta Modelul ML în producție unu modalitate de implementare ta Modelul ML este, pur și simplu salvați cei instruiți și testați Modelul ML (sgd_clf), cu un nume relevant adecvat (de exemplu, mnist), într-o locație de fișier din producție mașinărie. Consumatorii pot citi (restaura) acest lucru Modelul ML dosar (mnist.

De asemenea, cineva se poate întreba cum implementați un model de învățare automată folosind un balon? Pentru a cu succes disloca A model de învățare automată cu Flask și Heroku, veți avea nevoie de fișierele: model.

Secțiunile principale ale acestei postări sunt următoarele:

1. Creați depozitul GitHub (opțional)
2. Creați și alegeți un model folosind datele Titanic.
3. Creați aplicația Flask.
4. Testați aplicația Flask local (opțional)
5. Implementați în Heroku.
6. Testați aplicația de lucru.

De asemenea, știți, ce înseamnă implementarea unui model de învățare automată?

Implementare este metoda prin care integrezi a model de învățare automată într-un mediu de producție existent pentru a lua decizii practice de afaceri bazate pe date. Este una dintre ultimele etape ale învățare automată ciclul de viață și poate fi unul dintre cele mai greoaie.

Cum 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.