Sadržaj:

Kako implementirati prediktivni model?
Kako implementirati prediktivni model?

Video: Kako implementirati prediktivni model?

Video: Kako implementirati prediktivni model?
Video: How do I select features for Machine Learning? 2024, Studeni
Anonim

U nastavku je pet koraka najbolje prakse koje možete poduzeti kada implementirate svoj prediktivni model u proizvodnju

  1. Navedite zahtjeve izvedbe.
  2. Odvojite algoritam predviđanja od Model Koeficijenti.
  3. Razvijte automatizirane testove za svoje Model .
  4. Razvijte infrastrukturu za testiranje unatrag i sada za testiranje.
  5. Izazov pa suđenje Model Nadopune.

Osim toga, što znači implementirati model?

Implementacija modela . Koncept od raspoređivanje u znanosti o podacima odnosi se na primjenu a model za predviđanje pomoću novih podataka. Ovisno o zahtjevima, raspoređivanje faza može biti jednostavna kao generiranje izvješća ili složena kao implementacija ponovljivog procesa znanosti o podacima.

Također Znajte, kako se implementirate u proizvodnju? Imajući to na umu, razgovarajmo o nekim načinima nesmetane implementacije u proizvodnju bez rizika u kvaliteti.

  1. Automatizirajte što je više moguće.
  2. Napravite i zapakirajte svoju aplikaciju samo jednom.
  3. Upotrijebite cijelo vrijeme na isti način.
  4. Implementirajte koristeći zastavice značajki u svojoj aplikaciji.
  5. Postavite u malim serijama i činite to često.

S obzirom na to, kako implementirate ML modele u proizvodnju?

Ugradite svoj prvi ML model u proizvodnju s jednostavnim tehnološkim skupom

  1. Osposobljavanje modela strojnog učenja na lokalnom sustavu.
  2. Omotavanje logike zaključivanja u flask aplikaciju.
  3. Korištenje dockera za spremanje aplikacije flask u kontejner.
  4. Hosting docker spremnika na AWS ec2 instanci i korištenje web-usluge.

Kako implementirate modele dubokog učenja?

Primjena vašeg modela

  1. Kliknite karticu Deploy.
  2. Odaberite trčanje treninga.
  3. Unesite naziv usluge.
  4. Odaberite želite li ga implementirati u svojoj instanci (može biti web ili lokalno, kao što je klaster vaše tvrtke) ili u udaljenoj instanci (kao što je AWS, GCP, Azure itd.)
  5. Kliknite na gumb Deploy.

Preporučeni: