איך פורסים מודל חיזוי?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

להלן חמישה שלבי תרגול מומלצים שתוכל לנקוט בעת פריסת המודל החזוי שלך לייצור

1. ציין דרישות ביצועים.
2. הפרד אלגוריתם חיזוי מ דֶגֶם מקדמים.
3. פתח עבורך בדיקות אוטומטיות דֶגֶם .
4. פתח תשתית לבדיקות חוזרות ובדיקות כעת.
5. אתגר ואז ניסיון דֶגֶם עדכונים.

חוץ מזה, מה זה אומר לפרוס מודל?

פריסת מודל . הקונספט של פְּרִיסָה במדעי הנתונים מתייחס ליישום של א דֶגֶם לחיזוי באמצעות נתונים חדשים. בהתאם לדרישות, ה פְּרִיסָה השלב יכול להיות פשוט כמו הפקת דוח או מורכב כמו יישום תהליך מדעי נתונים שניתן לחזור עליו.

יודע גם, איך אתה פורס לייצור? עם זה בחשבון, בואו נדבר על כמה דרכים לפריסה חלקה לייצור מבלי להסתכן באיכות.

1. אוטומציה ככל האפשר.
2. בנה וארוז את האפליקציה שלך פעם אחת בלבד.
3. פרוס באותה דרך כל הזמן.
4. פרוס באמצעות דגלי תכונות באפליקציה שלך.
5. פרוס בקבוצות קטנות, ועשה זאת לעתים קרובות.

לגבי זה, איך אתה פורס דגמי ML בייצור?

פרוס את דגם ה-ML הראשון שלך לייצור עם ערימת טכנולוגיה פשוטה

1. הכשרת מודל למידת מכונה על מערכת מקומית.
2. עטיפה של הגיון ההסקה לתוך יישום בקבוק.
3. שימוש ב-Docker כדי לאכלס את יישום הבקבוק.
4. אירוח קונטיינר Docker במופע AWS ec2 וצריכת שירות האינטרנט.

איך פורסים מודלים של למידה עמוקה?

פריסת הדגם שלך

1. לחץ על הכרטיסייה Deploy.
2. בחר את ריצת האימון.
3. הזן את שם השירות.
4. בחר אם אתה רוצה לפרוס אותו במופע שלך (יכול להיות אינטרנטי או מקומי, כמו אשכול החברה שלך) או במופע מרוחק (כמו AWS, GCP, Azure וכו')
5. לחץ על כפתור הפריסה.