Cuprins:
Video: 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
- Antrenament a model de învățare automată pe un sistem local.
- Încheierea logicii de inferență într-o aplicație de balon.
- Folosind docker pentru a containeriza aplicația balonului.
- 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:
- Creați depozitul GitHub (opțional)
- Creați și alegeți un model folosind datele Titanic.
- Creați aplicația Flask.
- Testați aplicația Flask local (opțional)
- Implementați în Heroku.
- 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
- Automatizați cât mai mult posibil.
- Creați și împachetați aplicația dvs. o singură dată.
- Implementați în același mod tot timpul.
- Implementați folosind steaguri de caracteristici în aplicația dvs.
- Implementați în loturi mici și faceți-o des.
Recomandat:
Cum implementați un model predictiv?
Mai jos sunt cinci pași de cea mai bună practică pe care îi puteți urma atunci când implementați modelul predictiv în producție. Specificați cerințele de performanță. Separați algoritmul de predicție de coeficienții modelului. Dezvoltați teste automate pentru modelul dvs. Dezvoltați o infrastructură de testare în spate și de testare acum. Provocare, apoi Actualizări de model de încercare
Cum implementați un container în Azure?
Conectați-vă la Azure la https://portal.azure.com. În Azure Portal, alegeți Creați o resursă, Web, apoi alegeți Aplicație web pentru containere. Introduceți un nume pentru noua aplicație web și selectați sau creați un nou grup de resurse. Alegeți Configurați container și selectați Azure Container Registry. Așteptați până când noua aplicație web a fost creată
Cum implementați căutarea tip înainte?
Căutarea tip înainte este o metodă de căutare progresivă și filtrare prin text. Implementarea typeahead. js Deschideți șablonul care conține caseta de căutare. Înfășurați câmpul de intrare într-un container cu id=”remote” Dați câmpului de intrare clasa typeahead. Adăugați următorul script la șablon:
Cum implementați interfața setată în Java?
Set in Java Set este o interfață care extinde Colecția. Este o colecție neordonată de obiecte în care valorile duplicate nu pot fi stocate. Practic, Set este implementat de HashSet, LinkedHashSet sau TreeSet (reprezentare sortată). Setul are diverse metode de a adăuga, elimina clar, dimensiune etc. pentru a îmbunătăți utilizarea acestei interfețe
Este modelul Arima de învățare automată?
Metodele clasice precum ETS și ARIMA depășesc metodele de învățare automată și de învățare profundă pentru prognoza într-un singur pas pe seturi de date univariate. Metodele clasice, cum ar fi Theta și ARIMA, depășesc metodele de învățare automată și de învățare profundă pentru prognoza în mai mulți pași pe seturi de date univariate