Tartalomjegyzék:
Videó: Hogyan telepíthet gépi tanulási modellt az éles környezetben?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
Vezesse be első ML-modelljét a termelésbe egy egyszerű technológiai köteg segítségével
- Képzés a gépi tanulási modell helyi rendszeren.
- A következtetési logika becsomagolása egy lombik alkalmazásba.
- Docker használata a lombik alkalmazás konténerbe helyezéséhez.
- A docker-tároló tárolása egy AWS ec2 példányon és a webszolgáltatás igénybevétele.
Egyszerűen így: hogyan lehet ML-modellt üzembe helyezni az éles környezetben?
Lehetőségek a telepíteni a ti ML modell gyártásban Egy bevetés módja a ti ML modell az, egyszerűen mentse el a képzett és tesztelt ML modell (sgd_clf), megfelelő névvel (pl. mnist), a fájl valamelyik helyén Termelés gép. A fogyasztók ezt elolvashatják (visszaállíthatják). ML modell fájl (mnist.
Felmerülhet az is, hogy hogyan lehet gépi tanulási modellt üzembe helyezni lombik használatával? Hogy sikeresen telepíteni a gépi tanulási modell Flask segítségével és Heroku, szüksége lesz a következő fájlokra: modell.
Ennek a bejegyzésnek a fő részei a következők:
- GitHub-tár létrehozása (opcionális)
- Hozzon létre és válasszon modellt a Titanic adatok segítségével.
- Hozzon létre Flask alkalmazást.
- Tesztlombik alkalmazás helyileg (opcionális)
- Vezesd be Herokuba.
- Működő alkalmazás tesztelése.
Tudja azt is, mit jelent a gépi tanulási modell üzembe helyezése?
Telepítés az a módszer, amellyel integrálja a gépi tanulási modell meglévő termelési környezetbe, hogy gyakorlati üzleti döntéseket hozhasson adatok alapján. Ez az egyik utolsó szakasz a gépi tanulás életciklus, és az egyik legnehezebb lehet.
Hogyan telepíted a termelésbe?
Ezt szem előtt tartva, beszéljünk néhány módszerről, amellyel a minőség kockáztatása nélkül zökkenőmentesen telepíthető a termelésbe
- Automatizálja, amennyire csak lehetséges.
- Csak egyszer készítse el és csomagolja be az alkalmazást.
- Mindig ugyanúgy telepítse.
- Telepítse a szolgáltatásjelzők használatával az alkalmazásban.
- Telepítse kis tételekben, és tegye ezt gyakran.
Ajánlott:
Hogyan telepíthet egy tárolót az Azure-ban?
Jelentkezzen be az Azure-ba a https://portal.azure.com címen. Az Azure Portalon válassza az Erőforrás létrehozása, web lehetőséget, majd válassza a Webalkalmazás tárolókhoz lehetőséget. Adja meg az új webalkalmazás nevét, és válasszon vagy hozzon létre egy új erőforráscsoportot. Válassza a Tároló konfigurálása, majd az Azure Container Registry lehetőséget. Várja meg, amíg létrejön az új webalkalmazás
Hogyan készíthet égési diagramot agilis környezetben?
1. lépés – Adattábla létrehozása. Minden jelentéshez bevitelre van szükség, jellemzően adatokra. 2. lépés – Feladatok meghatározása. 3. lépés – Adja meg a feladathoz szükséges időbecslést. 4. lépés – Becsült ráfordítás létrehozása. 5. lépés – Kövesse nyomon a napi fejlődést. 6. lépés – Tényleges erőfeszítés. 7. lépés – A projekt leégési diagramjának létrehozása. Egyéb típusú leégési diagram
Hogyan méretezed a történeteket agilis környezetben?
A történetpontok becslése során minden történethez egy pontértéket rendelünk. A relatív értékek fontosabbak, mint a nyers értékek. Egy történet, amelyhez 2 történetpont tartozik, kétszer annyi kell legyen, mint egy történet, amelyhez 1 történetpont tartozik. A történet kétharmadának is meg kell lennie, és a becslések szerint 3 történetpontból kell állnia
Mi az a gépi tanulási elemzés?
A gépi tanulás egy adatelemzési módszer, amely automatizálja az analitikai modellépítést. Ez a mesterséges intelligencia egyik ága, amely azon az elgondoláson alapul, hogy a rendszerek képesek tanulni az adatokból, azonosítani a mintákat és döntéseket hozni minimális emberi beavatkozással
Hogyan kezeli a kivételeket a Spring MVC környezetben?
A String MVC kivételeinek kezelésére definiálhatunk egy metódust a vezérlő osztályban, és használhatjuk rajta a @ExceptionHandler megjegyzést. A tavaszi konfiguráció észleli ezt a megjegyzést, és regisztrálja a metódust kivételkezelőként az argumentumkivétel osztályhoz és annak alosztályaihoz