Satura rādītājs:
Video: Kā ražošanā tiek izvietots mašīnmācīšanās modelis?
2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50
Izvietojiet savu pirmo ML modeli ražošanā, izmantojot vienkāršu tehnoloģiju kopu
- Apmācība a mašīnmācīšanās modelis vietējā sistēmā.
- Secinājumu loģikas ietīšana kolbas lietojumprogrammā.
- Docker izmantošana kolbas aplikācijas konteinera ievietošanai.
- Docker konteinera mitināšana AWS ec2 instancē un tīmekļa pakalpojuma izmantošana.
Vienkārši sakot, kā ražošanā izmantot ML modeli?
Iespējas uz izvietot jūsu ML modelis ražošanā Viens izvietošanas veids jūsu ML modelis ir, vienkārši saglabājiet apmācīto un pārbaudīto ML modelis (sgd_clf), ar atbilstošu atbilstošu nosaukumu (piem., mnist), kādā faila atrašanās vietā ražošanu mašīna. Patērētāji to var izlasīt (atjaunot). ML modelis fails (mnist.
Var arī jautāt, kā izvietot mašīnmācīšanās modeli, izmantojot kolbu? Lai veiksmīgi izvietot a mašīnmācīšanās modelis ar Flask un Heroku, jums būs nepieciešami faili: modelis.
Šīs ziņas galvenās sadaļas ir šādas:
- Izveidot GitHub krātuvi (neobligāti)
- Izveidojiet un marinējiet modeli, izmantojot Titānika datus.
- Izveidojiet lietotni Flask.
- Testa kolbas lietotne lokāli (pēc izvēles)
- Izvietot uz Heroku.
- Pārbaudīt darba lietotni.
Ziniet arī, ko nozīmē mašīnmācīšanās modeļa izvietošana?
Izvietošana ir metode, ar kuras palīdzību jūs integrējat a mašīnmācīšanās modelis esošajā ražošanas vidē, lai pieņemtu praktiskus biznesa lēmumus, pamatojoties uz datiem. Tas ir viens no pēdējiem posmiem mašīnmācība dzīves ciklu un var būt viens no apgrūtinošākajiem.
Kā jūs izmantojat ražošanu?
Paturot to prātā, parunāsim par dažiem veidiem, kā netraucēti izvietot ražošanā, neriskējot ar kvalitāti
- Automatizējiet, cik vien iespējams.
- Izveidojiet un iesaiņojiet savu lietojumprogrammu tikai vienu reizi.
- Izvietojiet visu laiku vienādi.
- Izvietojiet savā lietojumprogrammā, izmantojot funkciju karogus.
- Izvietojiet nelielās partijās un dariet to bieži.
Ieteicams:
Vai Strapi ražošana ir gatava?
Strapi ir atvērtā koda Node. js, CMS bez galvas, lai pārvaldītu saturu un padarītu to pieejamu, izmantojot pilnībā pielāgojamu API. Tas ir paredzēts, lai izveidotu praktisku, ražošanai gatavu mezglu. js API stundās, nevis nedēļās
Kas ir mašīnmācīšanās, izmantojot Python?
Ievads mašīnmācībā, izmantojot Python. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) veids, kas nodrošina datoriem iespēju mācīties bez tiešas programmēšanas. Mašīnmācība ir vērsta uz tādu datorprogrammu izstrādi, kuras var mainīties, pakļaujoties jauniem datiem
Vai es varu izmantot WildFly ražošanā?
Ja vēlaties, varat izmantot WildFly 8. x ražošanā - ir daudz instalāciju, ar šo versiju jums ir JavaEE7 atbalsts
Kas ir mašīnmācīšanās mākslīgajā intelektā?
Mašīnmācība (ML) ir zinātnes nozare, kas veltīta algoritmu un statistikas modeļu izpētei, ko datorsistēmas izmanto, lai veiktu konkrētu uzdevumu, neizmantojot skaidrus norādījumus, tā vietā paļaujoties uz modeļiem un secinājumiem. Tā tiek uzskatīta par mākslīgā intelekta apakškopu
Kas ir PCBA ražošana?
PCBA (printed Circuit Board Assembly) ir plate, kas iegūta pēc lodēšanas pastas uzdrukāšanas uz PCB un pēc tam dažādu komponentu, piemēram, rezistoru, IC (integrētās shēmas), kondensatoru un citu komponentu, piemēram, transformatoru, uzstādīšanas atkarībā no plates pielietojuma un vēlamajām īpašībām