Innholdsfortegnelse:
Video: Hvordan implementerer du en maskinlæringsmodell i produksjon?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51
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:
Kan jeg bruke WildFly i produksjon?
Du kan bruke WildFly 8. x i produksjon om du vil - det er mange installasjoner, med den versjonen har du JavaEE7-støtte
Hva er PCBA-produksjon?
PCBA (Printed Circuit Board Assembly) er kortet oppnådd etter all utskrift av loddepasta på kretsbåndet og deretter montering av forskjellige komponenter som motstander, IC-er (integrerte kretser), kondensatorer og andre komponenter som transformatorer avhengig av applikasjonen og ønskede egenskaper til kortet
Er Docker compose bra for produksjon?
Docker Compose er veldig egnet for produksjon, hvis du distribuerer til 1 vert. Avhengig av hva du bygger, kan du betjene hundretusener eller millioner av forespørsler per måned på én enkelt server, og Docker Compose gjør det veldig enkelt å komme i gang. Skalering vertikalt kan gå langt
Kan Docker brukes i produksjon?
I et produksjonsmiljø gjør Docker det enkelt å lage, distribuere og kjøre applikasjoner inne i beholdere. På grunn av dette bør Docker-bilder som er egnet for produksjon, bare ha det nødvendige installert. Det er flere måter å redusere størrelsen på Docker-bilder for å optimalisere for produksjon
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