როგორ განათავსებთ მანქანათმცოდნეობის მოდელს წარმოებაში?

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

განათავსეთ თქვენი პირველი ML მოდელი წარმოებაში მარტივი ტექნიკური დასტათი

1. ტრენინგი ა მანქანათმცოდნეობის მოდელი 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.

უბრალოდ, როგორ განათავსებთ ML მოდელს წარმოებაში?

ვარიანტები განლაგება შენი ML მოდელი წარმოებაში ერთი განლაგების გზა შენი ML მოდელი არის, უბრალოდ შეინახეთ გაწვრთნილი და გამოცდილი ML მოდელი (sgd_clf), შესაბამისი შესაბამისი სახელით (მაგ. mnist), ფაილის ზოგიერთ ადგილას წარმოება მანქანა. მომხმარებელს შეუძლია წაიკითხოს (აღადგინოს) ეს ML მოდელი ფაილი (მნისტ.

შეიძლება ასევე იკითხოთ, როგორ განათავსებთ მანქანათმცოდნეობის მოდელს კოლბის გამოყენებით? წარმატებით განლაგება ა მანქანათმცოდნეობის მოდელი Flask-ით და Heroku, დაგჭირდებათ ფაილები: მოდელი.

ამ პოსტის ძირითადი სექციები შემდეგია:

1. შექმენით GitHub საცავი (სურვილისამებრ)
2. შექმენით და შექმენით მოდელი ტიტანიკის მონაცემების გამოყენებით.
3. შექმენით Flask აპლიკაცია.
4. ტესტი Flask App ადგილობრივად (არასავალდებულო)
5. განლაგება ჰეროკუში.
6. სატესტო სამუშაო აპლიკაცია.

ასევე იცოდეთ, რას ნიშნავს მანქანური სწავლის მოდელის განთავსება?

განლაგება არის მეთოდი, რომლითაც თქვენ აერთიანებთ ა მანქანათმცოდნეობის მოდელი არსებულ საწარმოო გარემოში, რათა მიიღონ პრაქტიკული ბიზნეს გადაწყვეტილებები მონაცემების საფუძველზე. ეს არის ერთ-ერთი ბოლო ეტაპი მანქანათმცოდნეობა სიცოცხლის ციკლი და შეიძლება იყოს ერთ-ერთი ყველაზე რთული.

როგორ ახორციელებთ წარმოებას?

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.