فهرست مطالب:

چگونه یک مدل پیش بینی را مستقر می کنید؟
چگونه یک مدل پیش بینی را مستقر می کنید؟

تصویری: چگونه یک مدل پیش بینی را مستقر می کنید؟

تصویری: چگونه یک مدل پیش بینی را مستقر می کنید؟
تصویری: پیشبینی پایان جهان در سال 2040 توسط کامپیوتر پیشگو 2024, نوامبر
Anonim

در زیر پنج مرحله بهترین عملی که می‌توانید هنگام استقرار مدل پیش‌بینی خود در تولید انجام دهید، در زیر آمده است

  1. الزامات عملکرد را مشخص کنید.
  2. جداسازی الگوریتم پیش بینی از مدل ضرایب.
  3. تست های خودکار را برای شما ایجاد کنید مدل .
  4. زیرساخت های Back-Testing و Now-Testing را توسعه دهید.
  5. چالش سپس محاکمه مدل به روز رسانی ها

علاوه بر این، استقرار یک مدل به چه معناست؟

استقرار مدل . مفهومی از گسترش در علم داده به کاربرد الف اشاره دارد مدل برای پیش بینی با استفاده از داده های جدید بسته به الزامات، گسترش فاز می تواند به سادگی تولید یک گزارش و یا به پیچیدگی اجرای یک فرآیند علم داده تکرارپذیر باشد.

همچنین بدانید، چگونه در تولید مستقر می شوید؟ با در نظر گرفتن این موضوع، بیایید در مورد راه هایی برای استقرار هموار در تولید بدون به خطر انداختن کیفیت صحبت کنیم.

  1. تا آنجا که ممکن است خودکار کنید.
  2. برنامه خود را فقط یک بار بسازید و بسته بندی کنید.
  3. همیشه به یک روش مستقر کنید.
  4. با استفاده از Feature Flags در برنامه خود استفاده کنید.
  5. در دسته های کوچک مستقر شوید و آن را اغلب انجام دهید.

با توجه به این موضوع، چگونه مدل های ML را در تولید مستقر می کنید؟

اولین مدل ML خود را با یک پشته فناوری ساده به تولید بفرستید

  1. آموزش یک مدل یادگیری ماشین در یک سیستم محلی
  2. پیچیدن منطق استنتاج در یک برنامه فلاسک.
  3. استفاده از داکر برای کانتینریزه کردن برنامه فلاسک.
  4. میزبانی کانتینر docker در یک نمونه AWS ec2 و مصرف سرویس وب.

چگونه از مدل های یادگیری عمیق استفاده می کنید؟

استقرار مدل شما

  1. روی تب Deploy کلیک کنید.
  2. اجرای آموزشی را انتخاب کنید.
  3. نام سرویس را وارد کنید.
  4. انتخاب کنید که آیا می خواهید آن را در نمونه خود (می تواند وب یا محلی باشد، مانند خوشه شرکت شما) یا در یک نمونه راه دور (مانند AWS، GCP، Azure و غیره) استقرار دهید.
  5. روی دکمه Deploy کلیک کنید.

توصیه شده: