คุณจะปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในการผลิตได้อย่างไร

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

ปรับใช้โมเดล ML แรกของคุณในการผลิตด้วยสแต็กเทคโนโลยีที่เรียบง่าย

1. การฝึกอบรม โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง บนระบบท้องถิ่น
2. การห่อตรรกะการอนุมานลงในแอปพลิเคชันขวด
3. การใช้นักเทียบท่าเพื่อบรรจุแอปพลิเคชันขวด
4. การโฮสต์คอนเทนเนอร์นักเทียบท่าบนอินสแตนซ์ AWS ec2 และใช้บริการเว็บ

อย่างง่ายๆ คุณจะปรับใช้โมเดล ML ในการผลิตได้อย่างไร

ตัวเลือกที่จะ ปรับใช้ ของคุณ โมเดล ML ในการผลิต หนึ่ง วิธีการปรับใช้ ของคุณ ML รุ่น คือเพียงแค่บันทึกการฝึกอบรมและทดสอบ ML รุ่น (sgd_clf) ด้วยชื่อที่เกี่ยวข้องที่เหมาะสม (เช่น mnist) ในบางตำแหน่งไฟล์บน การผลิต เครื่องจักร. ผู้บริโภคสามารถอ่าน (กู้คืน) สิ่งนี้ได้ ML รุ่น ไฟล์ (mnist.

อาจมีคนถามว่า คุณจะปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ขวดได้อย่างไร ให้ประสบความสำเร็จ ปรับใช้ NS โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Flask และ Heroku คุณจะต้องมีไฟล์: แบบอย่าง.

ส่วนหลักของโพสต์นี้มีดังนี้:

1. สร้างที่เก็บ GitHub (ไม่บังคับ)
2. สร้างและเลือกโมเดลโดยใช้ข้อมูลไททานิค
3. สร้างแอพขวด
4. แอปขวดทดสอบในเครื่อง (ตัวเลือก)
5. ปรับใช้กับ Heroku
6. แอปทดสอบการทำงาน

รู้ยัง การนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งานหมายความว่าอย่างไร

การปรับใช้ เป็นวิธีการที่คุณรวม a โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีอยู่เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจในทางปฏิบัติโดยอิงจากข้อมูล มันเป็นหนึ่งในขั้นตอนสุดท้ายใน การเรียนรู้ของเครื่อง วงจรชีวิตและอาจเป็นสิ่งที่ยุ่งยากที่สุดอย่างหนึ่ง

คุณปรับใช้กับการผลิตได้อย่างไร

ด้วยเหตุนี้ เรามาพูดถึงวิธีการบางอย่างในการปรับใช้กับการผลิตอย่างราบรื่นโดยไม่เสี่ยงต่อคุณภาพ

1. อัตโนมัติให้มากที่สุด
2. สร้างและแพ็คแอปพลิเคชันของคุณเพียงครั้งเดียว
3. ปรับใช้ในลักษณะเดียวกันตลอดเวลา
4. ปรับใช้โดยใช้แฟล็กคุณลักษณะในแอปพลิเคชันของคุณ
5. ปรับใช้ในชุดเล็ก ๆ และทำบ่อยๆ