מהי פריסת מודלים בלמידת מכונה?

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

מהי פריסת מודל ? פְּרִיסָה היא השיטה שבה אתה משלב א מודל למידת מכונה לתוך סביבת ייצור קיימת כדי לקבל החלטות עסקיות מעשיות על סמך נתונים.

באופן דומה, אנשים שואלים, כיצד נפרסים מודלים של למידת מכונה?

פְּרִיסָה שֶׁל מודלים של למידת מכונה , או פשוט, לשים דגמים לייצור, פירושו להפוך את שלך דגמים זמין למערכות העסקיות האחרות שלך. על ידי פריסת מודלים , מערכות אחרות יכולות לשלוח אליהן נתונים ולקבל את התחזיות שלהן, אשר בתורן מאוכלסות בחזרה למערכות החברה.

באופן דומה, איך פורסים מודל ML בייצור? אפשרויות ל לפרוס שֶׁלְךָ דגם ML בייצור אחד דרך לפרוס שֶׁלְךָ דגם ML הוא, פשוט שמור את המיומן והבדוק דגם ML (sgd_clf), עם שם רלוונטי (למשל, mnist), במיקום קובץ כלשהו ב- הפקה מְכוֹנָה. הצרכנים יכולים לקרוא (לשחזר) זאת דגם ML קובץ (mnist.

כאן, מהי פריסת 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.

מדוע הפריסה של למידת מכונה קשה?

בהיעדר היכולת להעביר בקלות רכיב תוכנה לסביבה מארחת אחרת ולהפעיל אותו שם, ארגונים יכולים להינעל על פלטפורמה מסוימת. זה יכול ליצור מחסומים עבור מדעני נתונים בעת יצירת מודלים ו פריסה אוֹתָם. מדרגיות. מדרגיות היא בעיה אמיתית עבור פרויקטים רבים של AI.