Talaan ng mga Nilalaman:

Paano ka magde-deploy ng machine learning model sa produksyon?
Paano ka magde-deploy ng machine learning model sa produksyon?

Video: Paano ka magde-deploy ng machine learning model sa produksyon?

Video: Paano ka magde-deploy ng machine learning model sa produksyon?
Video: Pano Mag Let Go Kahit Mahal Mo Pa? 2024, Abril
Anonim

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

  1. Pagsasanay a modelo ng machine learning 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.

Kaya lang, paano ka magde-deploy ng modelo ng ML sa produksyon?

Mga pagpipilian sa i-deploy iyong ML model sa production Isa paraan upang i-deploy iyong ML model ay, i-save lang ang sinanay at nasubok ML model (sgd_clf), na may wastong nauugnay na pangalan (hal. mnist), sa ilang lokasyon ng file sa produksyon makina. Ang mga mamimili ay maaaring basahin (ibalik) ito ML model file (mnist.

Maaaring magtanong din ang isa, paano ka magde-deploy ng modelo ng machine learning gamit ang isang prasko? Upang matagumpay i-deploy a machine learning model na may Flask at Heroku, kakailanganin mo ang mga file: modelo.

Ang mga pangunahing seksyon ng post na ito ay ang mga sumusunod:

  1. Lumikha ng GitHub Repository (opsyonal)
  2. Gumawa at Mag-atsara ng Modelo Gamit ang Titanic Data.
  3. Lumikha ng Flask App.
  4. Lokal na Test Flask App (opsyonal)
  5. I-deploy kay Heroku.
  6. Test Working App.

Alamin din, ano ang ibig sabihin ng pag-deploy ng modelo ng machine learning?

Deployment ay ang paraan kung saan mo isinasama ang a modelo ng machine learning sa isang umiiral na kapaligiran ng produksyon upang makagawa ng mga praktikal na desisyon sa negosyo batay sa data. Ito ay isa sa mga huling yugto sa machine learning ikot ng buhay at maaaring isa sa mga pinaka masalimuot.

Paano ka magde-deploy sa produksyon?

Sa pag-iisip na iyon, pag-usapan natin ang ilang paraan para maayos na mai-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.

Inirerekumendang:

Paano ginagamit ng Amazon ang machine learning?

Paano ginagamit ng Amazon ang machine learning?

Machine learning na nagtutulak ng inobasyon sa Amazon. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama at pagsusuri ng data ng pagbili sa mga produkto gamit ang machine learning, mas tumpak na mahulaan ng Amazon ang demand. Gumagamit din ito ng machine learning para pag-aralan ang mga pattern ng pagbili at tukuyin ang mga mapanlinlang na pagbili. Gumagamit ang Paypal ng parehong diskarte, na nagreresulta sa a

Paano natin mababawasan ang mga insidente ng produksyon?

Paano natin mababawasan ang mga insidente ng produksyon?

Nasa ibaba ang anim na mahahalagang hakbang na kailangan mong simulan simula ngayon: Gumamit ng mabilis at tumpak na sistema ng pamamahala ng insidente. Putulin ang ingay ng alerto at i-filter ang mga hindi alerto. Panatilihing maikli ang mga oras ng pagkilala sa insidente. Magtakda ng mga priyoridad mula sa simula. Gumamit ng real-time na pakikipagtulungan. Magtatag ng mga pangkat ng pagtugon na may malinaw na tungkulin

Ano ang model drift sa machine learning?

Ano ang model drift sa machine learning?

Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya. Sa predictive analytics at machine learning, ang concept drift ay nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng target na variable, na sinusubukang hulaan ng modelo, ay nagbabago sa paglipas ng panahon sa mga hindi inaasahang paraan. Nagdudulot ito ng mga problema dahil nagiging hindi gaanong tumpak ang mga hula habang lumilipas ang oras

Paano gumagana ang machine learning na mga dummies?

Paano gumagana ang machine learning na mga dummies?

Ang Deep Learning For Dummies Machine learning ay isang application ng AI na maaaring awtomatikong matuto at mapabuti mula sa karanasan nang hindi tahasang nakaprograma para gawin ito. Sa machine learning, ang mga algorithm ay gumagamit ng isang serye ng mga may hangganang hakbang upang malutas ang problema sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa data

Bakit ang instance based learning ay tinatawag na lazy learning?

Bakit ang instance based learning ay tinatawag na lazy learning?

Kasama sa instance-based na pag-aaral ang pinakamalapit na kapitbahay, locally weighted regression at case-based na mga pamamaraan ng pangangatwiran. Ang mga pamamaraan na nakabatay sa halimbawa ay tinutukoy kung minsan bilang mga tamad na pamamaraan sa pag-aaral dahil inaantala ng mga ito ang pagpoproseso hanggang sa isang bagong instance ay dapat na uriin