Sadržaj:
Video: Kako implementirati model strojnog učenja u proizvodnju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Postavite svoj prvi ML model u proizvodnju s jednostavnim tehnološkim stekom
- Obuka a model mašinskog učenja na lokalnom sistemu.
- Umotavanje logike zaključivanja u flask aplikaciju.
- Korištenje dockera za spremanje flask aplikacije.
- Hostovanje docker kontejnera na AWS ec2 instanci i korištenje web-usluge.
Jednostavno, kako implementirati ML model u proizvodnju?
Opcije za razviti vaša ML model u proizvodnji Jedan način raspoređivanja vaša ML model je, jednostavno spremite obučene i testirane ML model (sgd_clf), s odgovarajućim relevantnim imenom (npr. mnist), na nekoj lokaciji datoteke na proizvodnja mašina. Potrošači to mogu pročitati (vratiti). ML model fajl (mnist.
Neko se takođe može zapitati, kako implementirati model mašinskog učenja koristeći flask? Da uspješno razviti a model mašinskog učenja sa Flaskom i Heroku, trebaće vam fajlovi: model.
Glavni dijelovi ovog posta su sljedeći:
- Kreirajte GitHub spremište (opcionalno)
- Kreirajte i birajte model koristeći podatke Titanika.
- Kreirajte Flask aplikaciju.
- Testirajte Flask aplikaciju lokalno (opcionalno)
- Postavite u Heroku.
- Testirajte radnu aplikaciju.
Također znate, šta znači implementirati model mašinskog učenja?
Deployment je metoda kojom integrišete a model mašinskog učenja u postojeće proizvodno okruženje za donošenje praktičnih poslovnih odluka na osnovu podataka. To je jedna od posljednjih faza u mašinsko učenje životni ciklus i može biti jedan od najglomaznijih.
Kako se implementirate u proizvodnju?
Imajući to na umu, hajde da razgovaramo o nekim načinima za nesmetanu implementaciju u proizvodnju bez rizika po kvalitetu
- Automatizirajte što je više moguće.
- Napravite i spakujte svoju aplikaciju samo jednom.
- Upotrijebite sve vrijeme na isti način.
- Postavite koristeći zastavice funkcija u vašoj aplikaciji.
- Postavite u malim serijama i radite to često.
Preporučuje se:
Kako implementirati prediktivni model?
Ispod pet koraka najbolje prakse koje možete poduzeti kada implementirate svoj prediktivni model u proizvodnju. Navedite zahtjeve za performanse. Odvojite algoritam predviđanja od koeficijenata modela. Razvijte automatizirane testove za svoj model. Razviti infrastrukturu za back-testiranje i testiranje sada. Izazovite zatim ažuriranja probnog modela
Kako implementirati kontejner u Azure?
Prijavite se u Azure na https://portal.azure.com. Na Azure portalu odaberite Kreiraj resurs, Web, a zatim odaberite Web aplikaciju za kontejnere. Unesite naziv za svoju novu web aplikaciju i odaberite ili kreirajte novu grupu resursa. Odaberite Konfiguriraj kontejner i odaberite Azure Registar kontejnera. Pričekajte da se kreira nova web aplikacija
Koja je najveća kompanija za proizvodnju čipova?
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSM) tvrdi da je najveća posvećena nezavisna livnica poluprovodnika na svetu
Da li je Docker compose dobar za proizvodnju?
Docker Compose je vrlo pogodan za proizvodnju, ako postavljate na 1 host. U zavisnosti od toga šta gradite, možete servirati stotine hiljada ili milione zahteva mesečno na jednom serveru, a Docker Compose olakšava pokretanje i rad. Vertikalno skaliranje može ići daleko
Da li je tikvica dobra za proizvodnju?
Iako Flask ima ugrađeni web server, kao što svi znamo, on nije pogodan za proizvodnju i treba ga staviti iza pravog web servera koji može komunicirati sa Flaskom preko WSGI protokola. Uobičajeni izbor za to je Gunicorn-Python WSGI HTTP server. Posluživanje statičkih datoteka i zahtjeva za proxy s Nginxom