Indholdsfortegnelse:
Video: Hvordan implementerer du en maskinlæringsmodel i produktionen?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
Implementer din første ML-model til produktion med en simpel teknologisk stak
- Træning a maskinlæringsmodel på et lokalt system.
- Indpakning af slutningslogikken i en kolbeapplikation.
- Brug af docker til at beholde kolbeapplikationen.
- Hosting af docker-containeren på en AWS ec2-instans og forbrug af web-tjenesten.
Simpelthen, hvordan implementerer du en ML-model i produktionen?
Muligheder til indsætte din ML model i produktion En måde at implementere på din ML model er, gem blot den trænede og testede ML model (sgd_clf), med et korrekt relevant navn (f.eks. mnist), på en eller anden filplacering på produktion maskine. Forbrugerne kan læse (gendanne) dette ML model fil (mnist.
Man kan også spørge, hvordan man implementerer en maskinlæringsmodel ved hjælp af en kolbe? Til succes indsætte -en maskinlæringsmodel med Flask og Heroku, du skal bruge filerne: model.
Hovedafsnittene i dette indlæg er som følger:
- Opret GitHub Repository (valgfrit)
- Opret og syl en model ved hjælp af Titanic Data.
- Opret Flask App.
- Test Flask App lokalt (valgfrit)
- Udsend til Heroku.
- Test fungerende app.
Ved også, hvad det vil sige at implementere en maskinlæringsmodel?
Implementering er metoden, hvormed du integrerer en maskinlæringsmodel ind i et eksisterende produktionsmiljø for at træffe praktiske forretningsbeslutninger baseret på data. Det er en af de sidste etaper i maskinelæring livscyklus og kan være en af de mest besværlige.
Hvordan implementerer du til produktion?
Med det i tankerne, lad os tale om nogle måder at gnidningsfrit implementere til produktion uden at risikere kvaliteten
- Automatiser så meget som muligt.
- Byg og pak kun din applikation én gang.
- Implementer på samme måde hele tiden.
- Implementer ved hjælp af funktionsflag i din applikation.
- Implementer i små batches, og gør det ofte.
Anbefalede:
Hvordan implementerer du en prædiktiv model?
Nedenfor er fem bedste praksis-trin, som du kan tage, når du implementerer din forudsigende model i produktion. Angiv ydeevnekrav. Adskil forudsigelsesalgoritme fra modelkoefficienter. Udvikl automatiserede tests til din model. Udvikle Back-Test og Nu-Test Infrastruktur. Udfordring og derefter prøvemodelopdateringer
Hvordan implementerer du en container i Azure?
Log ind på Azure på https://portal.azure.com. I Azure Portal skal du vælge Opret en ressource, Web, og derefter vælge Web App til containere. Indtast et navn til din nye webapp, og vælg eller opret en ny ressourcegruppe. Vælg Konfigurer container, og vælg Azure Container Registry. Vent, indtil den nye webapp er blevet oprettet
Kan jeg bruge WildFly i produktionen?
Du kan bruge WildFly 8. x i produktionen hvis du vil - der er mange installationer, med den version har du JavaEE7 support
Kan vi slette Apex-klassen i produktionen?
Det er ikke muligt direkte at slette en Apex-klasse eller trigger, efter at den er blevet implementeret til produktion. En hurtig løsning til at slette eller deaktivere Apex Class/Trigger er ved at bruge eclipse og Force.com IDE. Åbn XML-filen for Apex-klassen/triggeren. Skift status for Apex-klassen/triggeren til Slettet
Kan Docker bruges i produktionen?
I et produktionsmiljø gør Docker det nemt at oprette, implementere og køre applikationer inde i containere. På grund af dette bør Docker-billeder, der er egnede til produktion, kun have de nødvendige fornødenheder installeret. Der er flere måder at reducere størrelsen på Docker-billeder for at optimere til produktion