आप एक भविष्य कहनेवाला मॉडल कैसे तैनात करते हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

उत्पादन में अपने भविष्य कहनेवाला मॉडल को तैनात करते समय आप पांच सर्वोत्तम अभ्यास चरणों के नीचे ले सकते हैं।

1. प्रदर्शन आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करें।
2. से अलग भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म आदर्श गुणांक।
3. अपने लिए स्वचालित परीक्षण विकसित करें आदर्श .
4. बैक-टेस्टिंग और नाउ-टेस्टिंग इंफ्रास्ट्रक्चर विकसित करें।
5. चुनौती फिर परीक्षण आदर्श अपडेट।

इसके अलावा, मॉडल को तैनात करने का क्या अर्थ है?

मॉडल परिनियोजन . इसकी अवधारणा तैनाती डेटा विज्ञान में a. के अनुप्रयोग को संदर्भित करता है आदर्श एक नए डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणी के लिए। आवश्यकताओं के आधार पर, तैनाती चरण एक रिपोर्ट तैयार करने जितना आसान हो सकता है या दोहराने योग्य डेटा विज्ञान प्रक्रिया को लागू करने जितना जटिल हो सकता है।

यह भी जानिए, आप प्रोडक्शन में कैसे तैनात होते हैं? इसे ध्यान में रखते हुए, आइए गुणवत्ता को जोखिम में डाले बिना उत्पादन को सुचारू रूप से लागू करने के कुछ तरीकों के बारे में बात करते हैं।

1. जितना हो सके स्वचालित करें।
2. केवल एक बार अपना एप्लिकेशन बनाएं और पैक करें।
3. हर समय एक ही तरह से तैनात करें।
4. अपने एप्लिकेशन में फ़ीचर फ़्लैग्स का उपयोग करके परिनियोजित करें।
5. छोटे बैचों में तैनात करें, और इसे अक्सर करें।

इस संबंध में, आप उत्पादन में एमएल मॉडल कैसे तैनात करते हैं?

एक साधारण तकनीकी स्टैक के साथ अपने पहले एमएल मॉडल को उत्पादन में तैनात करें

1. स्थानीय प्रणाली पर मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण।
2. अनुमान तर्क को फ्लास्क एप्लिकेशन में लपेटना।
3. फ्लास्क एप्लिकेशन को कंटेनरीकृत करने के लिए डॉकर का उपयोग करना।
4. डॉकर कंटेनर को AWS ec2 इंस्टेंस पर होस्ट करना और वेब-सेवा का उपभोग करना।

आप गहन शिक्षण मॉडल कैसे परिनियोजित करते हैं?

अपना मॉडल तैनात करना

1. परिनियोजन टैब पर क्लिक करें।
2. प्रशिक्षण रन का चयन करें।
3. सेवा का नाम दर्ज करें।
4. चुनें कि क्या आप इसे अपने उदाहरण में तैनात करना चाहते हैं (वेब या स्थानीय हो सकते हैं, जैसे आपकी कंपनी क्लस्टर) या दूरस्थ उदाहरण (जैसे AWS, GCP, Azure, आदि) में।
5. डिप्लॉय बटन पर क्लिक करें।