Obsah:
Video: Ako nasadíte model strojového učenia vo výrobe?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52
Nasaďte svoj prvý model ML do výroby pomocou jednoduchého technologického balíka
- Školenie a model strojového učenia na lokálnom systéme.
- Zabalenie inferenčnej logiky do bankovej aplikácie.
- Použitie dockera na kontajnerizáciu aplikácie banky.
- Hostenie dokovacieho kontajnera v inštancii AWS ec2 a využívanie webovej služby.
Jednoducho, ako nasadíte ML model vo výrobe?
Možnosti na nasadiť tvoj ML model vo výrobe Jeden spôsob nasadenia tvoj ML model je, jednoducho uložiť vyškolených a testovaných ML model (sgd_clf), so správnym relevantným názvom (napr. mnist), v nejakom umiestnení súboru na výroby stroj. Spotrebitelia si to môžu prečítať (obnoviť). ML model spis (mnist.
Niekto sa môže tiež opýtať, ako nasadíte model strojového učenia pomocou banky? Úspešne nasadiť a model strojového učenia s Flask a Heroku, budete potrebovať súbory: Model.
Hlavné časti tohto príspevku sú nasledovné:
- Vytvorte úložisko GitHub (voliteľné)
- Vytvorte a vyberte model pomocou údajov Titanicu.
- Vytvoriť aplikáciu Flask.
- Lokálne testovanie aplikácie Flask (voliteľné)
- Nasadenie do Heroku.
- Testovacia pracovná aplikácia.
Tiež viete, čo znamená nasadenie modelu strojového učenia?
Nasadenie je metóda, ktorou integrujete a model strojového učenia do existujúceho výrobného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch. Je to jedna z posledných fáz v strojové učenie životného cyklu a môže byť jedným z najnáročnejších.
Ako nasadzujete do výroby?
S ohľadom na to si povedzme o niektorých spôsoboch, ako plynulo nasadiť do výroby bez toho, aby ste riskovali kvalitu
- Automatizujte čo najviac.
- Zostavte a zabaľte svoju aplikáciu iba raz.
- Nasadzujte stále rovnakým spôsobom.
- Nasaďte vo svojej aplikácii pomocou príznakov funkcií.
- Nasadzujte v malých dávkach a robte to často.
Odporúča:
Ako nasadíte prediktívny model?
Nižšie uvádzame päť najlepších postupov, ktoré môžete vykonať pri nasadzovaní prediktívneho modelu do produkcie. Zadajte požiadavky na výkon. Oddeľte predikčný algoritmus od modelových koeficientov. Vyviňte automatické testy pre váš model. Rozvíjajte infraštruktúru spätného testovania a aktuálneho testovania. Aktualizácie modelu Challenge a potom skúšobnej verzie
Čo je to rámec strojového učenia?
Čo je rámec strojového učenia. Rámec strojového učenia je rozhranie, knižnica alebo nástroj, ktorý umožňuje vývojárom jednoduchšie a rýchlejšie zostavovať modely strojového učenia bez toho, aby sa dostali do hrubej podstaty základných algoritmov
Aké sú výhody AI a strojového učenia?
Stručne povedané, AI a strojové učenie zlepšili spôsob, akým využívame silu údajov na vytváranie užitočných prehľadov, a poskytujú nám nové nástroje na dosiahnutie cieľov značky. Či už hovoríme o vyššej personalizácii, lepšej a hlbšej spotrebiteľskej inteligencii, vyššej rýchlosti uvedenia na trh atď
Čo je to analytika strojového učenia?
Strojové učenie je metóda analýzy údajov, ktorá automatizuje vytváranie analytických modelov. Ide o odvetvie umelej inteligencie založené na myšlienke, že systémy sa dokážu učiť z údajov, identifikovať vzory a robiť rozhodnutia s minimálnym zásahom človeka
Ako sa AI používa vo výrobe?
Umelá inteligencia pomáha strojom zhromažďovať a extrahovať údaje, uznávať vzory, učiť sa a prispôsobovať sa novým veciam alebo prostrediam prostredníctvom strojovej inteligencie, učenia a rozpoznávania reči. Pomocou AI budú výrobcovia schopní: Vytvárať rýchle rozhodnutia založené na údajoch. Uľahčiť lepšie výrobné výsledky