Satura rādītājs:

Kā jūs izvietojat paredzamo modeli?
Kā jūs izvietojat paredzamo modeli?

Video: Kā jūs izvietojat paredzamo modeli?

Video: Kā jūs izvietojat paredzamo modeli?
Video: 16 ошибок штукатурки стен. 2024, Decembris
Anonim

Tālāk ir norādītas piecas paraugprakses darbības, kuras varat veikt, izvietojot prognozēšanas modeli ražošanā

  1. Norādiet veiktspējas prasības.
  2. Atsevišķs prognozēšanas algoritms no Modelis Koeficienti.
  3. Izstrādājiet automatizētus testus Modelis .
  4. Attīstīt atpakaļpārbaudes un tagadējās pārbaudes infrastruktūru.
  5. Izaicinājums, tad izmēģinājums Modelis Atjauninājumi.

Turklāt, ko nozīmē modeļa izvietošana?

Modeļa izvietošana . Jēdziens par izvietošana datu zinātnē attiecas uz a piemērošanu modelis prognozēšanai, izmantojot jaunus datus. Atkarībā no prasībām, izvietošana fāze var būt tikpat vienkārša kā pārskata ģenerēšana vai tikpat sarežģīta kā atkārtojama datu zinātnes procesa īstenošana.

Ziniet arī, kā jūs izmantojat ražošanu? Paturot to prātā, parunāsim par dažiem veidiem, kā netraucēti izvietot ražošanā, neriskējot ar kvalitāti.

  1. Automatizējiet, cik vien iespējams.
  2. Izveidojiet un iesaiņojiet savu lietojumprogrammu tikai vienu reizi.
  3. Izvietojiet visu laiku vienādi.
  4. Izvietojiet savā lietojumprogrammā, izmantojot funkciju karogus.
  5. Izvietojiet nelielās partijās un dariet to bieži.

Šajā sakarā kā jūs izvietojat ML modeļus ražošanā?

Izvietojiet savu pirmo ML modeli ražošanā, izmantojot vienkāršu tehnoloģiju kopu

  1. Mašīnmācīšanās modeļa apmācība vietējā sistēmā.
  2. Secinājumu loģikas ietīšana kolbas lietojumprogrammā.
  3. Docker izmantošana kolbas aplikācijas konteinera ievietošanai.
  4. Docker konteinera mitināšana AWS ec2 instancē un tīmekļa pakalpojuma izmantošana.

Kā jūs izvietojat dziļās mācīšanās modeļus?

Jūsu modeļa izvietošana

  1. Noklikšķiniet uz cilnes Izvietot.
  2. Izvēlieties treniņu skrējienu.
  3. Ievadiet pakalpojuma nosaukumu.
  4. Izvēlieties, vai vēlaties to izvietot savā instancē (var būt tīmeklī vai lokālajā, piemēram, jūsu uzņēmuma klasterī) vai attālā instancē (piemēram, AWS, GCP, Azure utt.).
  5. Noklikšķiniet uz pogas Izvietot.

Ieteicams: