Jak nasadíte model strojového učení do výroby?
Jak nasadíte model strojového učení do výroby?

Obsah:

Anonim

Nasaďte svůj první model ML do výroby pomocí jednoduchého technologického balíčku

  1. Školení a model strojového učení na místním systému.
  2. Zabalení inferenční logiky do baňkové aplikace.
  3. Použití dockeru ke kontejnerizaci aplikace baňky.
  4. Hostování kontejneru dockeru v instanci AWS ec2 a využívání webové služby.

Jednoduše tedy, jak nasadíte model ML do výroby?

Možnosti k nasadit vaše ML model ve výrobě Jeden způsob nasazení vaše ML model je, jednoduše uložit vyškolené a testované ML model (sgd_clf), se správným relevantním názvem (např. mnist), v nějakém umístění souboru na Výroba stroj. Spotřebitelé si to mohou přečíst (obnovit). ML model spis (mnist.

Někdo se také může zeptat, jak nasadíte model strojového učení pomocí baňky? Úspěšně nasadit A model strojového učení s baňkou a Heroku, budete potřebovat soubory: Modelka.

Hlavní části tohoto příspěvku jsou následující:

  1. Vytvořit úložiště GitHub (volitelné)
  2. Vytvořte a vyberte model pomocí Titanic Data.
  3. Vytvořit aplikaci Flask.
  4. Testovat aplikaci Flask lokálně (volitelné)
  5. Nasazení do Heroku.
  6. Testovací pracovní aplikace.

Také víte, co to znamená nasazení modelu strojového učení?

Rozvinutí je metoda, kterou integrujete a model strojového učení do existujícího produkčního prostředí, abyste mohli dělat praktická obchodní rozhodnutí na základě dat. Je to jedna z posledních etap v strojové učení životního cyklu a může být jedním z nejnáročnějších.

Jak nasazujete do výroby?

S ohledem na to si promluvme o některých způsobech, jak plynule nasadit do výroby, aniž byste riskovali kvalitu

  1. Automatizujte co nejvíce.
  2. Sestavte a zabalte svou aplikaci pouze jednou.
  3. Nasazujte stále stejným způsobem.
  4. Nasazení pomocí příznaků funkcí ve vaší aplikaci.
  5. Nasazujte v malých dávkách a dělejte to často.

Doporučuje:

Jak nasadíte prediktivní model?

Jak nasadíte prediktivní model?

Níže je pět osvědčených postupů, které můžete provést při nasazení prediktivního modelu do produkce. Zadejte požadavky na výkon. Oddělte předpovědní algoritmus od modelových koeficientů. Vyvíjejte automatické testy pro váš model. Vyvíjejte infrastrukturu pro zpětné testování a nyní testování. Aktualizace modelu výzvy a poté zkušební verze

Jak nasadíte kontejner v Azure?

Jak nasadíte kontejner v Azure?

Přihlaste se do Azure na https://portal.azure.com. Na Azure Portal vyberte vytvořit prostředek, web a potom vyberte webovou aplikaci pro kontejnery. Zadejte název své nové webové aplikace a vyberte nebo vytvořte novou skupinu prostředků. Vyberte Konfigurovat kontejner a vyberte Azure Container Registry. Počkejte, dokud nebude vytvořena nová webová aplikace

Jaké jsou výhody umělé inteligence a strojového učení?

Jaké jsou výhody umělé inteligence a strojového učení?

Stručně řečeno, umělá inteligence a strojové učení zlepšily způsob, jakým využíváme sílu dat k vytváření užitečných statistik, a poskytují nám nové nástroje k dosažení cílů značky. Ať už mluvíme o vyšší personalizaci, lepší a hlubší spotřebitelské inteligenci, vyšší rychlosti uvádění na trh atd

Co je to analytika strojového učení?

Co je to analytika strojového učení?

Strojové učení je metoda analýzy dat, která automatizuje tvorbu analytického modelu. Jde o odvětví umělé inteligence založené na myšlence, že systémy se mohou učit z dat, identifikovat vzory a rozhodovat se s minimálním zásahem člověka

Proč se učení založené na instancích nazývá líné učení?

Proč se učení založené na instancích nazývá líné učení?

Učení založené na instancích zahrnuje nejbližší soused, lokálně váženou regresi a metody uvažování na základě případu. Metody založené na instancích se někdy označují jako metody líného učení, protože zdržují zpracování, dokud nebude nutné klasifikovat novou instanci