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Video: Come si distribuisce un modello di machine learning in produzione?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Distribuisci il tuo primo modello ML in produzione con un semplice stack tecnologico
- Formazione a modello di apprendimento automatico su un sistema locale.
- Avvolgere la logica di inferenza in un'applicazione pallone.
- Utilizzo della finestra mobile per containerizzare l'applicazione flask.
- Hosting del container docker su un'istanza AWS ec2 e utilizzo del servizio Web.
Semplicemente, come si distribuisce un modello ML in produzione?
Opzioni per distribuire tuo Modello ML in produzione Uno modo di schierare tuo Modello ML è, basta salvare l'addestrato e testato Modello ML (sgd_clf), con un nome appropriato rilevante (es. mnist), in qualche posizione di file sul produzione macchina. I consumatori possono leggere (ripristinare) questo Modello ML file (mnist.
Ci si potrebbe anche chiedere, come si distribuisce un modello di apprendimento automatico utilizzando un pallone? Per con successo distribuire un modello di apprendimento automatico con Flask e Heroku, avrai bisogno dei file: modello.
Le sezioni principali di questo post sono le seguenti:
- Crea repository GitHub (opzionale)
- Crea e seleziona un modello utilizzando i dati del Titanic.
- Crea app Flask.
- Prova l'app Flask in locale (opzionale)
- Schierati su Heroku.
- Prova l'app di lavoro.
Inoltre, cosa significa distribuire un modello di machine learning?
Distribuzione è il metodo con cui si integra a modello di apprendimento automatico in un ambiente di produzione esistente per prendere decisioni aziendali pratiche basate sui dati. È una delle ultime fasi del apprendimento automatico ciclo di vita e può essere uno dei più ingombranti.
Come si distribuisce alla produzione?
Con questo in mente, parliamo di alcuni modi per distribuire senza problemi alla produzione senza rischiare la qualità
- Automatizza il più possibile.
- Crea e impacchetta la tua applicazione solo una volta.
- Distribuisci sempre allo stesso modo.
- Distribuisci utilizzando flag di funzionalità nella tua applicazione.
- Distribuisci in piccoli lotti e fallo spesso.
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