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Wie stellt man ein Vorhersagemodell bereit?
Wie stellt man ein Vorhersagemodell bereit?
Anonim

Nachfolgend finden Sie fünf Best-Practice-Schritte, die Sie bei der Bereitstellung Ihres Vorhersagemodells in der Produktion ausführen können

  1. Geben Sie die Leistungsanforderungen an.
  2. Vorhersagealgorithmus von trennen Modell Koeffizienten.
  3. Entwickeln Sie automatisierte Tests für Ihre Modell.
  4. Entwicklung einer Backtesting- und Now-Testing-Infrastruktur.
  5. Herausfordern, dann testen Modell Aktualisierung.

Was bedeutet es außerdem, ein Modell bereitzustellen?

Modellbereitstellung. Das Konzept von Einsatz in Data Science bezieht sich auf die Anwendung von a Modell zur Vorhersage mit neuen Daten. Je nach Anforderung werden die Einsatz Die Phase kann so einfach sein wie die Erstellung eines Berichts oder so komplex wie die Implementierung eines wiederholbaren Data-Science-Prozesses.

Wissen Sie auch, wie Sie in der Produktion bereitstellen? Lassen Sie uns vor diesem Hintergrund über einige Möglichkeiten sprechen, wie Sie reibungslos in die Produktion gehen können, ohne die Qualität zu gefährden.

  1. Automatisieren Sie so viel wie möglich.
  2. Erstellen und packen Sie Ihre Anwendung nur einmal.
  3. Stellen Sie die ganze Zeit auf die gleiche Weise bereit.
  4. Bereitstellen mithilfe von Feature-Flags in Ihrer Anwendung.
  5. Bereitstellen in kleinen Chargen und häufig.

Wie stellen Sie in diesem Zusammenhang ML-Modelle in der Produktion bereit?

Stellen Sie Ihr erstes ML-Modell mit einem einfachen Tech-Stack für die Produktion bereit

  1. Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen auf einem lokalen System.
  2. Verpacken der Inferenzlogik in eine Kolbenanwendung.
  3. Verwenden von Docker zum Containerisieren der Kolbenanwendung.
  4. Hosten des Docker-Containers auf einer AWS ec2-Instance und Nutzung des Webservices.

Wie stellen Sie Deep-Learning-Modelle bereit?

Bereitstellen Ihres Modells

  1. Klicken Sie auf die Registerkarte Bereitstellen.
  2. Wählen Sie den Trainingslauf aus.
  3. Geben Sie den Dienstnamen ein.
  4. Wählen Sie, ob Sie es in Ihrer Instanz (kann im Web oder lokal sein, wie Ihr Unternehmenscluster sein) oder in einer Remote-Instanz (wie AWS, GCP, Azure usw.) bereitstellen möchten.
  5. Klicken Sie auf die Schaltfläche Bereitstellen.

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