Talaan ng mga Nilalaman:

Paano ka magde-deploy ng predictive na modelo?
Paano ka magde-deploy ng predictive na modelo?

Video: Paano ka magde-deploy ng predictive na modelo?

Video: Paano ka magde-deploy ng predictive na modelo?
Video: THEORETICAL FRAMEWORK MADE EASY! / NO-STRESS RESEARCH 2024, Marso
Anonim

Sa ibaba ng limang pinakamahuhusay na hakbang sa pagsasanay na maaari mong gawin kapag ini-deploy ang iyong predictive na modelo sa produksyon

  1. Tukuyin ang Mga Kinakailangan sa Pagganap.
  2. Paghiwalayin ang Algorithm ng Hula Mula sa Modelo Coefficients.
  3. Bumuo ng Mga Automated Test Para sa Iyo Modelo .
  4. Bumuo ng Back-Testing at Now-Testing Infrastructure.
  5. Hamon Pagkatapos Pagsubok Modelo Mga update.

Bukod, ano ang ibig sabihin ng pag-deploy ng isang modelo?

Pag-deploy ng Modelo . Ang konsepto ng deployment sa data science ay tumutukoy sa aplikasyon ng a modelo para sa hula gamit ang isang bagong data. Depende sa mga kinakailangan, ang deployment phase ay maaaring kasing simple ng pagbuo ng isang ulat o kasing kumplikado ng pagpapatupad ng isang paulit-ulit na proseso ng data science.

Alamin din, paano ka magde-deploy sa produksyon? Sa pag-iisip na iyon, pag-usapan natin ang ilang mga paraan upang maayos na i-deploy sa produksyon nang hindi nanganganib sa kalidad.

  1. I-automate Hangga't Posible.
  2. Buuin at I-pack ang Iyong Application Isang beses Lang.
  3. I-deploy ang Parehong Paraan sa Lahat ng Oras.
  4. I-deploy Gamit ang Mga Feature na Flag Sa Iyong Application.
  5. I-deploy sa Maliit na Batch, at Gawin Ito Madalas.

Kaugnay nito, paano mo ide-deploy ang mga modelo ng ML sa produksyon?

I-deploy ang iyong unang modelo ng ML sa produksyon gamit ang isang simpleng tech stack

  1. Pagsasanay ng machine learning model sa isang lokal na sistema.
  2. Ang pagbabalot ng inference logic sa isang flask application.
  3. Paggamit ng docker upang ilagay sa lalagyan ang flask application.
  4. Pagho-host ng docker container sa isang AWS ec2 instance at paggamit ng web-service.

Paano mo i-deploy ang mga modelo ng malalim na pag-aaral?

Pag-deploy ng iyong modelo

  1. Mag-click sa tab na I-deploy.
  2. Piliin ang run ng pagsasanay.
  3. Ilagay ang pangalan ng serbisyo.
  4. Piliin kung gusto mong i-deploy ito sa iyong instance (maaaring web o lokal, tulad ng cluster ng iyong kumpanya) o sa isang remote na instance (tulad ng AWS, GCP, Azure, atbp.)
  5. Mag-click sa pindutan ng I-deploy.

Inirerekumendang: