როგორ განათავსებთ პროგნოზირების მოდელს?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

ქვემოთ მოცემულია ხუთი საუკეთესო პრაქტიკის ნაბიჯი, რომელიც შეგიძლიათ გადადგათ თქვენი პროგნოზირებადი მოდელის წარმოებაში გამოყენებისას

1. მიუთითეთ შესრულების მოთხოვნები.
2. ცალკე პროგნოზირების ალგორითმი მოდელი კოეფიციენტები.
3. შეიმუშავეთ ავტომატური ტესტები თქვენთვის მოდელი .
4. განავითარეთ Back-Testing და Now-Testing ინფრასტრუქტურა.
5. გამოწვევა შემდეგ სასამართლო მოდელი განახლებები.

გარდა ამისა, რას ნიშნავს მოდელის განლაგება?

მოდელის განლაგება . კონცეფცია განლაგება მონაცემთა მეცნიერებაში ეხება ა მოდელი პროგნოზირებისთვის ახალი მონაცემების გამოყენებით. მოთხოვნებიდან გამომდინარე, განლაგება ფაზა შეიძლება იყოს ისეთივე მარტივი, როგორც მოხსენების გენერირება ან ისეთი რთული, როგორც განმეორებადი მონაცემთა მეცნიერების პროცესის განხორციელება.

ასევე იცოდეთ, როგორ განლაგდებით წარმოებაში? ამის გათვალისწინებით, მოდით ვისაუბროთ წარმოებაში შეუფერხებლად განლაგების რამდენიმე გზაზე ხარისხის რისკის გარეშე.

1. რაც შეიძლება მეტი ავტომატიზაცია.
2. შექმენით და შეფუთეთ თქვენი აპლიკაცია მხოლოდ ერთხელ.
3. განათავსეთ იგივე გზით ყველა დროის.
4. განათავსეთ ფუნქციების დროშების გამოყენებით თქვენს აპლიკაციაში.
5. განათავსეთ მცირე პარტიებში და გააკეთეთ ეს ხშირად.

ამასთან დაკავშირებით, როგორ აყენებთ ML მოდელებს წარმოებაში?

განათავსეთ თქვენი პირველი ML მოდელი წარმოებაში მარტივი ტექნიკური დასტათი

1. მანქანათმცოდნეობის მოდელის ტრენინგი ლოკალურ სისტემაზე.
2. დასკვნის ლოგიკის შეფუთვა კოლბის აპლიკაციაში.
3. დოკერის გამოყენება კოლბის განაცხადის კონტეინერიზაციისთვის.
4. დოკერის კონტეინერის ჰოსტინგი AWS ec2 ინსტანციაზე და ვებ სერვისის მოხმარება.

როგორ აყენებთ ღრმა სწავლის მოდელებს?

თქვენი მოდელის დანერგვა

1. დააწკაპუნეთ ჩანართზე Deploy.
2. აირჩიეთ ტრენინგი.
3. შეიყვანეთ სერვისის სახელი.
4. აირჩიეთ თუ გსურთ მისი განთავსება თქვენს მაგალითზე (შეიძლება იყოს ვებ ან ლოკალური, თქვენი კომპანიის კლასტერი) ან დისტანციურ ინსტანციაში (როგორიცაა AWS, GCP, Azure და ა.შ.)
5. დააჭირეთ ღილაკს Deploy.