Съдържание:
Видео: Как внедрявате модел на машинно обучение в производството?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Внедрете първия си ML модел в производство с прост технологичен стек
- Обучение а модел на машинно обучение на локална система.
- Обвиване на логиката на извода в приложение за колба.
- Използване на docker за контейнеризиране на приложението flask.
- Хостване на докер контейнера на екземпляр на AWS ec2 и използване на уеб услугата.
Просто така, как внедрявате ML модел в производството?
Опции за разгръщане Вашият ML модел в производство Един начин за разгръщане Вашият ML модел е, просто запазете обучените и тествани ML модел (sgd_clf), с подходящо име (напр. mnist), в някакво местоположение на файла на производство машина. Потребителите могат да прочетат (възстановят) това ML модел файл (mnist.
Някой може също да попита как разгръщате модел на машинно обучение с помощта на колба? За успешно разгръщане а модел на машинно обучение с Flask и Heroku, ще ви трябват файловете: модел.
Основните раздели на тази публикация са както следва:
- Създаване на GitHub хранилище (по избор)
- Създайте и изберете модел, използвайки данни на Titanic.
- Създайте приложение Flask.
- Тествайте приложението Flask локално (по избор)
- Разгръщане в Heroku.
- Тестово работно приложение.
Знайте също, какво означава внедряване на модел на машинно обучение?
Разгръщане е методът, чрез който интегрирате a модел на машинно обучение в съществуваща производствена среда за вземане на практически бизнес решения въз основа на данни. Това е един от последните етапи в машинно обучение жизнен цикъл и може да бъде един от най-тромавите.
Как се внедрявате в производството?
Имайки това предвид, нека поговорим за някои начини за плавно внедряване в производство, без да рискувате качеството
- Автоматизирайте колкото е възможно повече.
- Създайте и опаковайте приложението си само веднъж.
- Разгръщайте по един и същи начин през цялото време.
- Внедряване с помощта на флагове за функции във вашето приложение.
- Разгръщайте на малки партиди и го правете често.
Препоръчано:
Кой е най-добрият език за машинно обучение?
Машинното обучение е нарастваща област на компютърните науки и няколко езика за програмиране поддържат ML рамка и библиотеки. Сред всички езици за програмиране, Python е най-популярният избор, следван от C++, Java, JavaScript и C#
Защо трябва да научите машинно обучение?
Това означава, че можете да анализирате тонове данни, да извличате стойност и да събирате представа от тях и по-късно да използвате тази информация, за да обучите модел на машинно обучение за прогнозиране на резултатите. В много организации инженерът по машинно обучение често си партнира с специалист по данни за по-добра синхронизация на работните продукти
Кои индустрии използват машинно обучение?
Повечето индустрии, работещи с големи данни, са признали стойността на технологията за машинно обучение. Машинното обучение е широко приложимо в здравната индустрия. Индустрията на финансовите услуги. Индустрията за търговия на дребно. Автомобилната индустрия. Правителствени агенции. Транспортни индустрии. Нефтена и газова промишленост
Как Amazon използва машинно обучение?
Машинното обучение стимулира иновациите в Amazon. Чрез агрегиране и анализиране на данни за закупуване на продукти с помощта на машинно обучение, Amazon може по-точно да прогнозира търсенето. Той също така използва машинно обучение, за да анализира моделите на закупуване и да идентифицира измамни покупки. Paypal използва същия подход, което води до a
Arima модел ли е машинно обучение?
Класическите методи като ETS и ARIMA превъзхождат машинното обучение и методите за дълбоко обучение за прогнозиране в една стъпка върху едномерни набори от данни. Класическите методи като Theta и ARIMA превъзхождат машинното обучение и методите за дълбоко обучение за многоетапно прогнозиране върху едновариантни набори от данни