Sisukord:
Video: Kuidas masinõppe mudelit tootmises juurutada?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45
Juurutage oma esimene ML-mudel tootmises lihtsa tehnilise virna abil
- Koolitus a masinõppe mudel kohalikus süsteemis.
- Järeldusloogika pakkimine kolvirakendusse.
- Dockeri kasutamine kolvirakenduse konteinerisse paigutamiseks.
- Dockeri konteineri hostimine AWS ec2 eksemplaris ja veebiteenuse kasutamine.
Lihtsalt, kuidas juurutada ML-mudelit tootmises?
Valikud selleks kasutusele võtta sinu ML mudel tootmises Üks kasutuselevõtu viis sinu ML mudel on lihtsalt salvestada koolitatud ja testitud ML mudel (sgd_clf), õige asjakohase nimega (nt mnist), mõnes faili asukohas tootmine masin. Tarbijad saavad seda lugeda (taastada). ML mudel fail (mnist.
Võib ka küsida, kuidas juurutada masinõppe mudelit kolbi abil? Et edukalt kasutusele võtta a masinõppemudel koos Flaskiga ja Heroku, vajate faile: mudel.
Selle postituse peamised jaotised on järgmised:
- GitHubi hoidla loomine (valikuline)
- Looge ja valige mudel Titanicu andmete abil.
- Looge rakendus Flask.
- Testkolvi rakendus kohapeal (valikuline)
- Paigutage Herokusse.
- Testi töörakendust.
Tea ka, mida tähendab masinõppemudeli juurutamine?
Kasutuselevõtt on meetod, mille abil integreerite a masinõppe mudel olemasolevasse tootmiskeskkonda, et teha andmete põhjal praktilisi äriotsuseid. See on üks viimaseid etappe masinõpe elutsükkel ja võib olla üks tülikamaid.
Kuidas te tootmisse juurutate?
Seda silmas pidades räägime mõnest viisist, kuidas sujuvalt tootmisse kasutusele võtta ilma kvaliteediga riskimata
- Automatiseerige nii palju kui võimalik.
- Koostage ja pakkige oma rakendus ainult üks kord.
- Kasutage kogu aeg samal viisil.
- Juurutage oma rakenduses funktsioonilippude abil.
- Kasutage väikeste partiidena ja tehke seda sageli.
Soovitan:
Kuidas ennustavat mudelit juurutada?
Allpool on toodud viis parima tava sammu, mida saate prognoosimudeli tootmisse juurutamisel teha. Määrake jõudlusnõuded. Eraldage ennustusalgoritm mudelikoefitsientidest. Töötage välja oma mudeli jaoks automatiseeritud testid. Arenda tagasi-testimise ja kohe-testimise infrastruktuur. Väljakutse ja seejärel proovimudeli värskendused
Kuidas TensorFlow mudelit optimeerida?
Optimeerimistehnikad Vähendage parameetrite arvu pügamise ja struktureeritud pügamisega. Vähendage kvantiseerimisega esitustäpsust. Värskendage originaalmudeli topoloogiat tõhusamaks, vähendatud parameetritega või kiirema täitmisega. Näiteks tensori lagundamise meetodid ja destilleerimine
Kuidas HM toetab mitme poe mudelit?
Üliolulisuse ja äsjasuse efekt toetab mälu mitme mäluga mudelit, kuna see väidab, et lühiajaline ja pikaajaline mälu on kaks eraldi mälu. HM-i uuring toetab mudelit, kuna see näitab, et pikaajaline ja lühiajaline mälu on kaks erinevat poodi
Kuidas luua SketchUpis mudelit?
Järgige neid samme. Klõpsake rakenduses SketchUp for Web ikooni OpenModel/Preferences (). Klõpsake kuvataval paneelil ikooni Uus mudel (). Järgmisel joonisel on näidatud teie malli valikud. Valige mall, mis kajastab soovitud mõõtühikuid. Teie valikud on jalad ja tollid, meetrid või millimeetrid
Kuidas kasutatakse tehisintellekti tootmises?
Tehisintellekt võimaldab masinatel koguda ja eraldada andmeid, tunnustada mustreid, õppida ja kohaneda uute asjade või keskkondadega masinintelligentsi, õppimise ja kõnetuvastuse kaudu. Tehisintellekti kasutades saavad tootjad: luua kiireid ja andmepõhiseid otsuseid. Hõlbustada paremaid tootmistulemusi