Inhoudsopgave:
Video: Hoe implementeer je een machine learning-model in productie?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51
Implementeer uw eerste ML-model in productie met een eenvoudige technische stapel
- Trainen van een machine learning-model op een lokaal systeem.
- De inferentielogica verpakken in een kolftoepassing.
- Docker gebruiken om de kolftoepassing te containeriseren.
- De docker-container hosten op een AWS ec2-instantie en de webservice gebruiken.
Simpel gezegd, hoe implementeer je een ML-model in productie?
Opties om aanwenden jouw ML-model in productie Een manier om te implementeren jouw ML-model is, bewaar gewoon de getrainde en geteste ML-model (sgd_clf), met een juiste relevante naam (bijv. mnist), op een bestandslocatie op de productie machine. De consumenten kunnen dit lezen (herstellen) ML-model bestand (mnist.
Je kunt je ook afvragen: hoe implementeer je een machine learning-model met behulp van een kolf? met succes aanwenden een machine learning-model met Flask en Heroku, je hebt de bestanden nodig: model -.
De belangrijkste secties van dit bericht zijn als volgt:
- GitHub-repository maken (optioneel)
- Maak en pickle een model met behulp van Titanic-gegevens.
- Maak een Flask-app.
- Test Flask-app lokaal (optioneel)
- Implementeren op Heroku.
- Werkende app testen.
Weet ook wat het betekent om een machine learning-model te implementeren?
Inzet is de methode waarmee je integreert a machine learning-model in een bestaande productieomgeving om praktische zakelijke beslissingen te nemen op basis van data. Het is een van de laatste etappes in de machine learning levenscyclus en kan een van de meest omslachtige zijn.
Hoe implementeer je in productie?
Laten we het met dat in gedachten hebben over enkele manieren om soepel te implementeren in productie zonder de kwaliteit in gevaar te brengen
- Automatiseer zoveel mogelijk.
- Bouw en verpak uw applicatie slechts één keer.
- Implementeer de hele tijd op dezelfde manier.
- Implementeer met functievlaggen in uw toepassing.
- Implementeer in kleine batches en doe het vaak.
Aanbevolen:
Wat is een generalisatiefout bij machine learning?
In gesuperviseerde leertoepassingen in machine learning en statistische leertheorie, is generalisatiefout (ook bekend als de out-of-sample-fout) een maatstaf voor hoe nauwkeurig een algoritme uitkomstwaarden kan voorspellen voor voorheen onzichtbare gegevens
Hoe gebruikt Amazon machine learning?
Machine learning stimuleert innovatie bij Amazon. Door aankoopgegevens over producten te aggregeren en analyseren met behulp van machine learning, kan Amazon de vraag nauwkeuriger voorspellen. Het maakt ook gebruik van machine learning om aankooppatronen te analyseren en frauduleuze aankopen te identificeren. Paypal gebruikt dezelfde aanpak, wat resulteert in een
Wat is een raamwerk in machine learning?
Wat is Machine Learning Framework. Een Machine Learning Framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee ontwikkelaars gemakkelijker en sneller modellen voor machine learning kunnen bouwen, zonder in te gaan op de kern van de onderliggende algoritmen
Wat is een regressieprobleem bij machine learning?
Een regressieprobleem is wanneer de uitvoervariabele een reële of continue waarde is, zoals "salaris" of "gewicht". Er kunnen veel verschillende modellen worden gebruikt, de eenvoudigste is de lineaire regressie. Het probeert gegevens te passen met het beste hypervlak dat door de punten gaat
Hoe werkt machine learning, dummies?
Diep leren voor dummies Machine learning is een toepassing van AI die automatisch kan leren en verbeteren van ervaring zonder expliciet te zijn geprogrammeerd om dit te doen. Bij machine learning gebruiken de algoritmen een reeks eindige stappen om het probleem op te lossen door te leren van gegevens