Taula de continguts:
Vídeo: Com implementeu un model d'aprenentatge automàtic en producció?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Desplegueu el vostre primer model ML a producció amb una pila de tecnologia senzilla
- Formació a model d'aprenentatge automàtic en un sistema local.
- Embolcall de la lògica d'inferència en una aplicació de matràs.
- Utilitzant docker per contenedor de l'aplicació flask.
- Allotjament del contenidor docker en una instància AWS ec2 i consum del servei web.
Simplement, com es desplega un model ML en producció?
Opcions a desplegar teu Model ML en producció Un manera de desplegar teu Model ML és a dir, simplement deseu el format i provat Model ML (sgd_clf), amb un nom rellevant adequat (per exemple, mnist), en alguna ubicació del fitxer del producció màquina. Els consumidors poden llegir (restaurar) això Model ML fitxer (mnist.
També es pot preguntar com es desplega un model d'aprenentatge automàtic mitjançant un flask? Amb èxit desplegar a model d'aprenentatge automàtic amb Flask i Heroku, necessitareu els fitxers: model.
Les seccions principals d'aquesta publicació són les següents:
- Crea un repositori GitHub (opcional)
- Crea i selecciona un model utilitzant dades del Titanic.
- Crea l'aplicació Flask.
- Prova l'aplicació Flask localment (opcional)
- Desplegueu a Heroku.
- Prova de l'aplicació de treball.
Sapigueu també, què vol dir desplegar un model d'aprenentatge automàtic?
Desplegament és el mètode pel qual s'integra a model d'aprenentatge automàtic en un entorn de producció existent per prendre decisions comercials pràctiques basades en dades. És una de les darreres etapes del aprenentatge automàtic cicle de vida i pot ser un dels més feixucs.
Com us desplegueu a la producció?
Tenint això en compte, parlem d'algunes maneres de desplegar-se sense problemes a la producció sense arriscar la qualitat
- Automatitzar tant com sigui possible.
- Creeu i empaqueteu la vostra aplicació només una vegada.
- Desplegueu de la mateixa manera tot el temps.
- Desplegueu utilitzant els indicadors de funcions a la vostra aplicació.
- Desplegueu en petits lots i feu-ho sovint.
Recomanat:
Quin és el millor llenguatge per a l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic és una àrea en creixement de la informàtica i diversos llenguatges de programació admeten el marc i les biblioteques de ML. Entre tots els llenguatges de programació, Python és l'opció més popular seguida de C++, Java, JavaScript i C#
Per què hauríeu d'aprendre aprenentatge automàtic?
Vol dir que podeu analitzar tones de dades, extreure valor i obtenir-ne informació, i després fer servir aquesta informació per entrenar un model d'aprenentatge automàtic per predir resultats. En moltes organitzacions, un enginyer d'aprenentatge automàtic sovint s'associa amb un científic de dades per a una millor sincronització dels productes de treball
Què és l'error de generalització en l'aprenentatge automàtic?
A les aplicacions d'aprenentatge supervisat en l'aprenentatge automàtic i la teoria de l'aprenentatge estadístic, l'error de generalització (també conegut com a error fora de mostra) és una mesura de la precisió amb què un algorisme és capaç de predir els valors de resultats de dades no vistes anteriorment
Què és la deriva del model en l'aprenentatge automàtic?
De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure. En l'anàlisi predictiva i l'aprenentatge automàtic, la deriva del concepte significa que les propietats estadístiques de la variable objectiu, que el model intenta predir, canvien amb el temps de maneres imprevistes. Això provoca problemes perquè les prediccions es tornen menys precises a mesura que passa el temps
El model Arima és aprenentatge automàtic?
Els mètodes clàssics com ETS i ARIMA superen els mètodes d'aprenentatge automàtic i d'aprenentatge profund per a la previsió d'un sol pas en conjunts de dades univariants. Els mètodes clàssics com Theta i ARIMA superen l'aprenentatge automàtic i els mètodes d'aprenentatge profund per a la previsió en diversos passos en conjunts de dades univariants