Daftar Isi:
Video: Bagaimana Anda menerapkan model pembelajaran mesin dalam produksi?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
Terapkan model ML pertama Anda ke produksi dengan tumpukan teknologi sederhana
- Pelatihan model pembelajaran mesin pada sistem lokal.
- Membungkus logika inferensi ke dalam aplikasi labu.
- Menggunakan buruh pelabuhan untuk menampung aplikasi labu.
- Hosting container buruh pelabuhan pada instans AWS ec2 dan menggunakan layanan web.
Sederhananya, bagaimana Anda menerapkan model ML dalam produksi?
Pilihan untuk menyebarkan milikmu Model ML dalam produksi Satu cara menyebarkan milikmu model ML adalah, cukup simpan yang terlatih dan teruji model ML (sgd_clf), dengan nama relevan yang tepat (misalnya mnist), di beberapa lokasi file di produksi mesin. Konsumen dapat membaca (mengembalikan) ini model ML berkas (mnist.
Orang mungkin juga bertanya, bagaimana Anda menerapkan model pembelajaran mesin menggunakan labu? Untuk berhasil menyebarkan A model pembelajaran mesin dengan Flask dan Heroku, Anda akan membutuhkan file: model.
Bagian utama dari posting ini adalah sebagai berikut:
- Buat Repositori GitHub (opsional)
- Buat dan Acar Model Menggunakan Data Titanic.
- Buat Aplikasi Flask.
- Uji Aplikasi Flask Secara Lokal (opsional)
- Terapkan ke Heroku.
- Uji Aplikasi Kerja.
Juga tahu, apa artinya menerapkan model pembelajaran mesin?
Penyebaran adalah metode yang Anda gunakan untuk mengintegrasikan a model pembelajaran mesin ke dalam lingkungan produksi yang ada untuk membuat keputusan bisnis praktis berdasarkan data. Ini adalah salah satu tahap terakhir dalam pembelajaran mesin siklus hidup dan bisa menjadi salah satu yang paling rumit.
Bagaimana Anda menyebarkan ke produksi?
Dengan mengingat hal itu, mari kita bicara tentang beberapa cara untuk menyebarkan dengan lancar ke produksi tanpa mempertaruhkan kualitas
- Otomatiskan Sebanyak Mungkin.
- Bangun dan Kemas Aplikasi Anda Hanya Sekali.
- Terapkan Cara yang Sama Sepanjang Waktu.
- Terapkan Menggunakan Tanda Fitur Di Aplikasi Anda.
- Terapkan dalam Batch Kecil, dan Lakukan Sering.
Direkomendasikan:
Apa langkah keempat dalam langkah dasar untuk menerapkan mesin virtual di Azure?
Langkah 1 - Masuk ke Portal Manajemen Azure. Langkah 2 - Di panel kiri cari dan klik 'Mesin Virtual'. Kemudian klik 'Buat Mesin Virtual'. Langkah 3 - Atau klik 'Baru' di pojok kiri bawah
Bagaimana Anda menerapkan model prediktif?
Berikut lima langkah praktik terbaik yang dapat Anda ambil saat menerapkan model prediktif ke dalam produksi. Tentukan Persyaratan Kinerja. Pisahkan Algoritma Prediksi Dari Koefisien Model. Kembangkan Pengujian Otomatis Untuk Model Anda. Kembangkan Infrastruktur Back-Testing dan Now-Testing. Tantangan Kemudian Pembaruan Model Percobaan
Apa itu model drift dalam pembelajaran mesin?
Dari Wikipedia, ensiklopedia gratis. Dalam analitik prediktif dan pembelajaran mesin, konsep drift berarti bahwa sifat statistik dari variabel target, yang coba diprediksi oleh model, berubah dari waktu ke waktu dengan cara yang tidak terduga. Ini menyebabkan masalah karena prediksi menjadi kurang akurat seiring berjalannya waktu
Apa itu penerapan model dalam pembelajaran mesin?
Apa itu Model Deployment? Deployment adalah metode yang digunakan untuk mengintegrasikan model machine learning ke dalam lingkungan produksi yang ada untuk membuat keputusan bisnis praktis berdasarkan data
Bagaimana Anda menerapkan Model Zero Trust?
Implementasi Zero Trust Memanfaatkan Mikrosegmentasi. Seseorang atau program dengan akses ke salah satu zona tersebut tidak akan dapat mengakses zona lain mana pun tanpa otorisasi terpisah. Gunakan Multi-Factor Authentication (MFA) Menerapkan Prinsip Keistimewaan Terkecil (PoLP) Memvalidasi semua perangkat titik akhir