Sadržaj:

Kako implementirati prediktivni model?
Kako implementirati prediktivni model?

Video: Kako implementirati prediktivni model?

Video: Kako implementirati prediktivni model?
Video: Система HR-метрик как система, а не вот это вот все. 2024, Novembar
Anonim

Ispod pet koraka najbolje prakse koje možete poduzeti kada implementirate svoj prediktivni model u proizvodnju

  1. Navedite zahtjeve za performanse.
  2. Odvojite algoritam predviđanja od Model Koeficijenti.
  3. Razvijte automatizirane testove za svoje Model .
  4. Razviti infrastrukturu za back-testiranje i testiranje sada.
  5. Izazovi onda suđenje Model Ažuriranja.

Osim toga, šta znači implementirati model?

Model Deployment . Koncept od raspoređivanje u nauci o podacima odnosi se na primenu a model za predviđanje koristeći nove podatke. Ovisno o zahtjevima, raspoređivanje faza može biti jednostavna kao generiranje izvještaja ili složena kao implementacija ponovljivog procesa nauke o podacima.

Također Znajte, kako se implementirate u proizvodnju? Imajući to na umu, hajde da razgovaramo o nekim načinima za nesmetanu implementaciju u proizvodnju bez rizika po kvalitetu.

  1. Automatizirajte što je više moguće.
  2. Napravite i spakujte svoju aplikaciju samo jednom.
  3. Upotrijebite sve vrijeme na isti način.
  4. Postavite koristeći zastavice funkcija u vašoj aplikaciji.
  5. Postavite u malim serijama i radite to često.

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

Postavite svoj prvi ML model u proizvodnju s jednostavnim tehnološkim stekom

  1. Obuka modela mašinskog učenja na lokalnom sistemu.
  2. Umotavanje logike zaključivanja u flask aplikaciju.
  3. Korištenje dockera za spremanje flask aplikacije.
  4. Hostovanje docker kontejnera na AWS ec2 instanci i korištenje web-usluge.

Kako implementirate modele dubokog učenja?

Postavljanje vašeg modela

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

Preporučuje se: