Hur använder man en prediktiv modell?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Nedan följer fem bästa praxis-steg som du kan ta när du distribuerar din prediktiva modell i produktion

1. Ange prestandakrav.
2. Separat prediktionsalgoritm från Modell Koefficienter.
3. Utveckla automatiserade tester för dig Modell .
4. Utveckla Back-Test och Nu-Test Infrastruktur.
5. Utmaning sedan prova Modell Uppdateringar.

Dessutom, vad innebär det att distribuera en modell?

Modellinstallation . Konceptet av spridning i datavetenskap avser tillämpningen av en modell för förutsägelse med hjälp av nya data. Beroende på kraven spridning fas kan vara så enkel som att generera en rapport eller så komplex som att implementera en repeterbar datavetenskaplig process.

Vet du också, hur distribuerar du till produktion? Med det i åtanke, låt oss prata om några sätt att smidigt distribuera till produktion utan att riskera kvaliteten.

1. Automatisera så mycket som möjligt.
2. Bygg och packa din applikation endast en gång.
3. Installera på samma sätt hela tiden.
4. Implementera med hjälp av funktionsflaggor i din applikation.
5. Distribuera i små partier och gör det ofta.

Med hänsyn till detta, hur distribuerar du ML-modeller i produktionen?

Distribuera din första ML-modell till produktion med en enkel teknisk stack

1. Utbildning av en maskininlärningsmodell på ett lokalt system.
2. Slå in slutledningslogiken i en kolvapplikation.
3. Använder docker för att containerisera kolvapplikationen.
4. Hosta docker-behållaren på en AWS ec2-instans och konsumera webbtjänsten.

Hur implementerar du modeller för djupinlärning?

Distribuera din modell

1. Klicka på fliken Deploy.
2. Välj träningsloppet.
3. Ange tjänstens namn.
4. Välj om du vill distribuera den i din instans (kan vara webb eller lokal, som ditt företagskluster) eller i en fjärrinstans (som AWS, GCP, Azure, etc.)
5. Klicka på knappen Distribuera.