Kazalo:
Video: Kako uvedete napovedni model?
2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53
Spodaj je pet korakov najboljše prakse, ki jih lahko izvedete pri uvajanju svojega modela za napovedovanje v produkcijo
- Določite zahteve glede zmogljivosti.
- Ločite algoritem za napovedovanje od Model Koeficienti.
- Razvijte avtomatizirane teste za svoje Model .
- Razvijte infrastrukturo za testiranje za nazaj in zdaj za testiranje.
- Izziv nato sojenje Model Posodobitve.
Poleg tega, kaj pomeni uvesti model?
Uvajanje modela . Koncept oz uvajanje v znanosti o podatkih se nanaša na uporabo a model za napoved z uporabo novih podatkov. Glede na zahteve se uvajanje faza je lahko tako preprosta kot ustvarjanje poročila ali pa zapletena kot izvajanje ponovljivega procesa podatkovne znanosti.
Veš tudi, kako se uvede v produkcijo? Glede na to se pogovorimo o nekaterih načinih za nemoteno uvajanje v proizvodnjo brez tveganja za kakovost.
- Avtomatizirajte, kolikor je mogoče.
- Sestavite in zapakirajte svojo aplikacijo samo enkrat.
- Uvajajte ves čas na enak način.
- Razmestite z uporabo zastavic funkcij v vaši aplikaciji.
- Uvajajte v majhnih serijah in to pogosto.
Kako v zvezi s tem uvajate modele ML v produkciji?
Uvedite svoj prvi model ML v proizvodnjo s preprostim tehnološkim skladom
- Usposabljanje modela strojnega učenja na lokalnem sistemu.
- Zavijanje logike sklepanja v aplikacijo bučke.
- Uporaba dockerja za shranjevanje aplikacije bučke.
- Gostovanje vsebnika Docker na primerku AWS ec2 in poraba spletne storitve.
Kako uvajate modele globokega učenja?
Uvajanje vašega modela
- Kliknite zavihek Razmestitev.
- Izberite tek za trening.
- Vnesite ime storitve.
- Izberite, ali ga želite uvesti v svojem primerku (lahko je spletni ali lokalni, kot je gruča vašega podjetja) ali v oddaljenem primerku (na primer AWS, GCP, Azure itd.)
- Kliknite gumb Razmesti.
Priporočena:
Kako ustvariti logični model?
Koraki 1. korak: Ugotovite težavo. 2. korak: določite ključne vnose programa. 3. korak: določite izhode ključnih programov. 4. korak: Ugotovite rezultate programa. 5. korak: Ustvarite oris logičnega modela. 6. korak: Ugotovite zunanje vplivne dejavnike. 7. korak: Določite kazalnike programa
Kako optimiziram model TensorFlow?
Tehnike optimizacije Zmanjšajte število parametrov z obrezovanjem in strukturiranim obrezovanjem. Zmanjšajte reprezentativno natančnost s kvantizacijo. Posodobite prvotno topologijo modela na učinkovitejšo z zmanjšanimi parametri ali hitrejšo izvedbo. Na primer metode tenzorske razgradnje in destilacija
Kako veste, da je vaš model overfitting?
Prekomerno opremljanje je sumljivo, če je natančnost modela visoka glede na podatke, uporabljene pri usposabljanju modela, vendar znatno pade z novimi podatki. V bistvu model dobro pozna podatke o usposabljanju, vendar ne posplošuje. Zaradi tega je model neuporaben za namene, kot je napovedovanje
Kako HM podpira model več trgovin?
Učinek primarnosti in nedavnosti podpira model z več skladišči za pomnilnik, ker trdi, da sta kratkoročni in dolgoročni pomnilnik dve ločeni shrambi v pomnilniku. Študija HM podpira model, ker kaže, da sta dolgoročni in kratkoročni spomini dve različni zalogi
Kako uvedete model strojnega učenja v produkciji?
Namestite svoj prvi model ML v proizvodnjo s preprostim tehnološkim skladom. Usposabljanje modela strojnega učenja v lokalnem sistemu. Zavijanje logike sklepanja v aplikacijo bučke. Uporaba dockerja za shranjevanje aplikacije bučke. Gostovanje vsebnika Docker na primerku AWS ec2 in poraba spletne storitve