Wie stellen Sie ein Machine-Learning-Modell in der Produktion bereit?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42

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

1. Ausbildung Modell 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 einfach ein ML-Modell in der Produktion bereit?

Optionen zu einsetzen Ihre ML-Modell in Produktion Einer Weg zu implementieren Ihre ML-Modell ist, einfach das trainierte und getestete speichern ML-Modell (sgd_clf), mit einem korrekten relevanten Namen (z. B. mnist), in einem Dateispeicherort auf dem Produktion Maschine. Die Verbraucher können dies lesen (wiederherstellen) ML-Modell Datei (mnist.

Man kann sich auch fragen, wie stellt man ein Machine-Learning-Modell mit einer Flasche bereit? Um erfolgreich einsetzen ein Machine-Learning-Modell mit Flask und Heroku benötigen Sie die Dateien: Modell.

Die Hauptabschnitte dieses Beitrags lauten wie folgt:

1. GitHub-Repository erstellen (optional)
2. Erstellen und beizen Sie ein Modell mit Titanic-Daten.
3. Flask-App erstellen.
4. Flask-App lokal testen (optional)
5. Bereitstellen auf Heroku.
6. Testarbeits-App.

Wissen Sie auch, was es bedeutet, ein Modell für maschinelles Lernen bereitzustellen?

Einsatz ist die Methode, mit der Sie a. integrieren Modell für maschinelles Lernen in eine bestehende Produktionsumgebung integrieren, um auf Basis von Daten praktische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es ist eine der letzten Etappen in der maschinelles Lernen Lebenszyklus und kann einer der umständlichsten sein.

Wie stellen Sie die Produktion bereit?

Lassen Sie uns in diesem Sinne 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.