Innehållsförteckning:
Video: Hur använder man en maskininlärningsmodell i produktionen?
2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53
Distribuera din första ML-modell till produktion med en enkel teknisk stack
- Utbildning a maskininlärningsmodell på ett lokalt system.
- Slå in slutledningslogiken i en kolvapplikation.
- Använder docker för att containerisera kolvapplikationen.
- Hosta docker-behållaren på en AWS ec2-instans och konsumera webbtjänsten.
Helt enkelt så, hur distribuerar man en ML-modell i produktionen?
Alternativ till distribuera din ML-modell i produktion Ett sätt att distribuera din ML-modell är, spara helt enkelt den utbildade och testade ML-modell (sgd_clf), med ett korrekt relevant namn (t.ex. mnist), på någon filplats på produktion maskin. Konsumenterna kan läsa (återställa) detta ML-modell fil (mnist.
Man kan också fråga sig hur man distribuerar en maskininlärningsmodell med hjälp av en kolv? För att lyckas distribuera a maskininlärningsmodell med kolv och Heroku, du behöver filerna: modell.
Huvuddelarna av det här inlägget är följande:
- Skapa GitHub Repository (valfritt)
- Skapa och bearbeta en modell med hjälp av Titanic Data.
- Skapa Flask App.
- Testa kolvappen lokalt (valfritt)
- Utplacera till Heroku.
- Testa fungerande app.
Vet du också, vad betyder det att implementera en maskininlärningsmodell?
Spridning är metoden med vilken du integrerar en maskininlärningsmodell in i en befintlig produktionsmiljö för att fatta praktiska affärsbeslut baserat på data. Det är ett av de sista stegen i maskininlärning livscykel och kan vara en av de mest besvärliga.
Hur distribuerar du till produktion?
Med det i åtanke, låt oss prata om några sätt att smidigt distribuera till produktion utan att riskera kvaliteten
- Automatisera så mycket som möjligt.
- Bygg och packa din applikation endast en gång.
- Distribuera på samma sätt hela tiden.
- Implementera med hjälp av funktionsflaggor i din applikation.
- Distribuera i små partier och gör det ofta.
Rekommenderad:
Hur använder man en prediktiv modell?
Nedan följer fem bästa praxis-steg som du kan ta när du distribuerar din prediktiva modell i produktion. Ange prestandakrav. Separat prediktionsalgoritm från modellkoefficienter. Utveckla automatiserade tester för din modell. Utveckla Back-Test och Nu-Test Infrastruktur. Utmana sedan provmodelluppdateringar
Är Strapi-produktionen klar?
Strapi är en öppen källkod, Node. js-baserat, huvudlöst CMS för att hantera innehåll och göra det tillgängligt genom ett helt anpassningsbart API. Den är designad för att bygga en praktisk, produktionsklar Node. js API:er i timmar istället för veckor
Kan jag använda WildFly i produktionen?
Du kan använda WildFly 8. x i produktion om du vill - det finns många installationer, med den versionen har du JavaEE7-stöd
Kan vi ta bort Apex-klassen i produktionen?
Det är inte möjligt att direkt ta bort en Apex-klass eller trigger efter att den har distribuerats till produktion. En snabb lösning för att ta bort eller inaktivera Apex Class/Trigger är att använda eclipse och Force.com IDE. Öppna XML-filen för Apex-klassen/triggern. Ändra status för Apex-klassen/triggern till Deleted
Kan Docker användas i produktionen?
I en produktionsmiljö gör Docker det enkelt att skapa, distribuera och köra applikationer inuti containrar. På grund av detta bör Docker-avbildningar som lämpar sig för produktion endast ha nödvändigheter installerade. Det finns flera sätt att minska storleken på Docker-avbildningar för att optimera för produktion