Tahmine dayalı bir modeli nasıl dağıtırsınız?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

Tahmine dayalı modelinizi üretime dağıtırken uygulayabileceğiniz en iyi beş uygulama adımının altında

1. Performans Gereksinimlerini belirtin.
2. Ayrı Tahmin Algoritması modeli katsayılar.
3. Sizin İçin Otomatik Testler Geliştirin modeli .
4. Geri Test ve Şimdi Test Altyapısı Geliştirin.
5. Meydan Oku Sonra Deneme modeli Güncellemeler

Ayrıca, bir model dağıtmak ne anlama geliyor?

Model Dağıtımı . kavramı dağıtım veri biliminde, bir model yeni bir veri kullanarak tahmin için. Gereksinimlere bağlı olarak, dağıtım aşaması, bir rapor oluşturmak kadar basit veya tekrarlanabilir bir veri bilimi sürecini uygulamak kadar karmaşık olabilir.

Ayrıca bilin, üretime nasıl dağıtıyorsunuz? Bunu akılda tutarak, kaliteyi riske atmadan üretime sorunsuz bir şekilde yerleştirmenin bazı yollarından bahsedelim.

1. Olabildiğince Otomatikleştirin.
2. Uygulamanızı Yalnızca Bir Kez Oluşturun ve Paketleyin.
3. Her Zaman Aynı Şekilde Dağıtın.
4. Uygulamanızda Özellik Bayraklarını Kullanarak Dağıtın.
5. Küçük Gruplar halinde Dağıtın ve Bunu Sıklıkla Yapın.

Bununla ilgili olarak, ML modellerini üretimde nasıl kullanıyorsunuz?

Basit bir teknoloji yığınıyla ilk makine öğrenimi modelinizi üretime dağıtın

1. Yerel bir sistemde bir makine öğrenimi modeli eğitmek.
2. Çıkarım mantığını bir şişe uygulamasına sarmak.
3. Şişe uygulamasını kapsayıcı hale getirmek için docker'ı kullanma.
4. Docker kapsayıcısını bir AWS ec2 örneğinde barındırma ve web hizmetini tüketme.

Derin öğrenme modellerini nasıl dağıtıyorsunuz?

Modelinizi dağıtma

1. Dağıt sekmesine tıklayın.
2. Eğitim çalıştırmasını seçin.
3. Hizmet adını girin.
4. Bunu örneğinizde mi (şirket kümeniz gibi web veya yerel olabilir) yoksa uzak bir örnekte mi (AWS, GCP, Azure vb.) dağıtmak istediğinizi seçin.
5. Dağıt düğmesine tıklayın.