आप उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे लागू करते हैं?

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

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

1. प्रशिक्षण ए मशीन लर्निंग मॉडल स्थानीय प्रणाली पर।
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।

बस इतना ही, आप उत्पादन में एमएल मॉडल कैसे तैनात करते हैं?

करने के लिए विकल्प तैनाती आपका उत्पादन में एमएल मॉडल एक तैनात करने का तरीका आपका एमएल मॉडल है, बस प्रशिक्षित और परीक्षण बचाओ एमएल मॉडल (sgd_clf), एक उचित प्रासंगिक नाम (जैसे mnist) के साथ, कुछ फ़ाइल स्थान पर उत्पादन मशीन। उपभोक्ता इसे पढ़ (पुनर्स्थापित) कर सकते हैं एमएल मॉडल फ़ाइल (mnist.

कोई यह भी पूछ सकता है कि आप फ्लास्क का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे तैनात करते हैं? सफलतापूर्वक करने के लिए तैनाती ए फ्लास्क के साथ मशीन लर्निंग मॉडल और हेरोकू, आपको फाइलों की आवश्यकता होगी: आदर्श.

इस पोस्ट के मुख्य भाग इस प्रकार हैं:

1. गिटहब रिपोजिटरी बनाएं (वैकल्पिक)
2. टाइटैनिक डेटा का उपयोग करके एक मॉडल बनाएं और चुनें।
3. फ्लास्क ऐप बनाएं।
4. स्थानीय रूप से फ्लास्क ऐप का परीक्षण करें (वैकल्पिक)
5. हरोकू में तैनात करें।
6. टेस्ट वर्किंग ऐप।

यह भी जानिए, मशीन लर्निंग मॉडल को लागू करने का क्या मतलब है?

तैनाती वह तरीका है जिसके द्वारा आप एकीकृत करते हैं a मशीन लर्निंग मॉडल डेटा के आधार पर व्यावहारिक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए मौजूदा उत्पादन वातावरण में। यह के अंतिम चरणों में से एक है मशीन लर्निंग जीवन चक्र और सबसे बोझिल में से एक हो सकता है।

आप उत्पादन के लिए कैसे तैनात करते 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।