Sadržaj:
Video: Kako implementirati model strojnog učenja u proizvodnju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:47
Postavite svoj prvi ML model u proizvodnju s jednostavnim tehnološkim skupom
- Trening a model strojnog učenja na lokalnom sustavu.
- Omotavanje logike zaključivanja u flask aplikaciju.
- Korištenje dockera za spremanje aplikacije flask u kontejner.
- Hostovanje docker spremnika na AWS ec2 instanci i korištenje web-usluge.
Jednostavno, kako implementirati ML model u proizvodnju?
Opcije za rasporediti tvoj ML model u proizvodnji Jedan način raspoređivanja tvoj ML model je, jednostavno spremite obučene i provjerene ML model (sgd_clf), s odgovarajućim relevantnim imenom (npr. mnist), na nekoj lokaciji datoteke na proizvodnja mašina. Potrošači to mogu pročitati (vratiti). ML model datoteka (mnist.
Netko se također može zapitati, kako implementirati model strojnog učenja pomoću tikvice? Za uspješno rasporediti a model strojnog učenja s Flaskom i Heroku, trebat će vam datoteke: model.
Glavni odjeljci ovog posta su sljedeći:
- Napravite GitHub spremište (opcionalno)
- Izradite i ostavite model koristeći podatke Titanica.
- Napravite Flask aplikaciju.
- Testirajte aplikaciju Flask lokalno (izborno)
- Postavite na Heroku.
- Testirajte radnu aplikaciju.
Također znate, što znači implementirati model strojnog učenja?
Razmještaj je metoda kojom integrirate a model strojnog učenja u postojeće proizvodno okruženje za donošenje praktičnih poslovnih odluka na temelju podataka. To je jedna od posljednjih faza u strojno učenje životni ciklus i može biti jedan od najglomaznijih.
Kako se implementirate u proizvodnju?
Imajući to na umu, razgovarajmo o nekim načinima za nesmetanu implementaciju u proizvodnju bez rizika u kvaliteti
- Automatizirajte što je više moguće.
- Napravite i zapakirajte svoju aplikaciju samo jednom.
- Upotrijebite cijelo vrijeme na isti način.
- Implementirajte koristeći zastavice značajki u svojoj aplikaciji.
- Postavite u malim serijama i činite to često.
Preporučeni:
Kako implementirati prediktivni model?
U nastavku je pet koraka najbolje prakse koje možete poduzeti kada implementirate svoj prediktivni model u proizvodnju. Navedite zahtjeve izvedbe. Odvojite algoritam predviđanja od koeficijenata modela. Razvijte automatizirane testove za svoj model. Razvijte infrastrukturu za testiranje unatrag i sada za testiranje. Izazovite zatim ažuriranja probnog modela
Koje su prednosti AI i strojnog učenja?
Ukratko, AI i strojno učenje poboljšali su način na koji iskorištavamo moć podataka za stvaranje djelotvornih uvida, dajući nam nove alate za postizanje ciljeva robne marke. Bilo da govorimo o višoj personalizaciji, boljoj i dubljoj inteligenciji potrošača, većoj brzini do tržišta itd
Što je analitika strojnog učenja?
Strojno učenje je metoda analize podataka koja automatizira izradu analitičkog modela. To je grana umjetne inteligencije koja se temelji na ideji da sustavi mogu učiti iz podataka, identificirati obrasce i donositi odluke uz minimalnu ljudsku intervenciju
Koja je najveća tvrtka za proizvodnju čipova?
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSM) tvrdi da je najveća svjetska posvećena neovisna ljevaonica poluvodiča čiste igre
Je li Docker compose dobar za proizvodnju?
Docker Compose je vrlo prikladan za proizvodnju, ako postavljate na 1 host. Ovisno o tome što gradite, možete poslužiti stotine tisuća ili milijune zahtjeva mjesečno na jednom poslužitelju, a Docker Compose olakšava pokretanje i rad. Vertikalno skaliranje može ići daleko