Innholdsfortegnelse:
2025 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2025-01-22 17:36
Distribuer din første ML-modell til produksjon med en enkel teknologistabel
- Opplæring a maskinlæringsmodell på et lokalt system.
- Pakning av slutningslogikken inn i en kolbeapplikasjon.
- Bruker docker for å beholde flaskeapplikasjonen.
- Å være vert for docker-beholderen på en AWS ec2-forekomst og konsumere webtjenesten.
Ganske enkelt, hvordan distribuerer du en ML-modell i produksjon?
Alternativer til utplassere din ML-modell i produksjon En måte å distribuere på din ML modell er, bare lagre de trente og testede ML modell (sgd_clf), med et riktig relevant navn (f.eks. mnist), på en filplassering på produksjon maskin. Forbrukerne kan lese (gjenopprette) dette ML modell fil (mnist.
Man kan også spørre, hvordan distribuerer du en maskinlæringsmodell ved hjelp av en kolbe? For å lykkes utplassere en maskinlæringsmodell med Flask og Heroku, du trenger filene: modell.
Hoveddelene av dette innlegget er som følger:
- Opprett GitHub-depot (valgfritt)
- Lag og sylt en modell ved hjelp av Titanic-data.
- Lag Flask App.
- Test flaske-appen lokalt (valgfritt)
- Utplassert til Heroku.
- Test fungerende app.
Vet også, hva betyr det å distribuere en maskinlæringsmodell?
Utplassering er metoden du integrerer en maskinlæringsmodell inn i et eksisterende produksjonsmiljø for å ta praktiske forretningsbeslutninger basert på data. Det er en av de siste stadiene i maskinlæring livssyklus og kan være en av de mest tungvinte.
Hvordan distribuerer du til produksjon?
Med det i tankene, la oss snakke om noen måter å jevnt distribuere til produksjon uten å risikere kvalitet
- Automatiser så mye som mulig.
- Bygg og pakk applikasjonen din bare én gang.
- Distribuer på samme måte hele tiden.
- Distribuer ved å bruke funksjonsflagg i applikasjonen din.
- Distribuer i små grupper, og gjør det ofte.
Anbefalt:
Hvordan implementerer du en prediktiv modell?
Nedenfor er fem beste praksis-trinn du kan ta når du distribuerer prediktiv modell i produksjon. Spesifiser ytelseskrav. Separat prediksjonsalgoritme fra modellkoeffisienter. Utvikle automatiserte tester for modellen din. Utvikle infrastruktur for tilbaketesting og nå-testing. Utfordring og deretter prøvemodelloppdateringer
Hvordan implementerer du type ahead-søk?
Typeahead-søk er en metode for progressivt å søke etter og filtrere gjennom tekst. Implementering av typeahead. js Åpne malen som inneholder søkeboksen. Pakk inn inndatafeltet i en beholder med id=”remote” Gi inndatafeltet typeahead-klassen. Legg til følgende skript i malen:
Hvordan implementerer du GitLab?
GitLab-installasjon Installer og konfigurer de nødvendige avhengighetene. Legg til GitLab-pakkelageret og installer pakken. Bla til vertsnavnet og logg på. Sett opp kommunikasjonspreferansene dine. Installer og konfigurer de nødvendige avhengighetene. Legg til GitLab-pakkelageret og installer pakken
Hva er RequestDispatcher-grensesnittet Hvordan får du tak i objektet som implementerer det?
RequestDispatcher-grensesnittet definerer et objekt som mottar forespørselen fra klienten og sender den til ressursen (som servlet, JSP, HTML-fil)
Hvordan brukes AI i produksjon?
AI hjelper maskiner til å samle inn og trekke ut data, anerkjenne mønstre, lære og tilpasse seg nye ting eller miljøer gjennom maskinintelligens, læring og talegjenkjenning. Ved å bruke AI vil produsenter kunne: Ta raske, databestemte beslutninger. Tilrettelegge for forbedrede produksjonsresultater