איך פורסים מודל למידת מכונה בייצור?

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

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

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

פשוט כך, 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.

אפשר גם לשאול, איך פורסים מודל למידת מכונה באמצעות בקבוק? כדי בהצלחה לפרוס א מודל למידת מכונה עם Flask והרוקו, תזדקק לקבצים: דֶגֶם.

הסעיפים העיקריים של פוסט זה הם כדלקמן:

1. צור מאגר GitHub (אופציונלי)
2. צור וכבישה דגם באמצעות נתונים של Titanic.
3. צור אפליקציית Flask.
4. בדיקת אפליקציית Flask באופן מקומי (אופציונלי)
5. פרוס להרוקו.
6. בדיקת אפליקציה עובדת.

יודע גם, מה המשמעות של פריסת מודל למידת מכונה?

פְּרִיסָה היא השיטה שבה אתה משלב א מודל למידת מכונה לתוך סביבת ייצור קיימת כדי לקבל החלטות עסקיות מעשיות על סמך נתונים. זהו אחד השלבים האחרונים ב למידת מכונה מחזור החיים ויכול להיות אחד המסורבלים ביותר.

איך פורסים 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.