Orodha ya maudhui:
Video: Je, unawezaje kusambaza modeli ya kujifunza mashine katika uzalishaji?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Sambaza muundo wako wa kwanza wa ML kwenye toleo la umma ukitumia rafu rahisi ya kiteknolojia
- Mafunzo a modeli ya kujifunza mashine kwenye mfumo wa ndani.
- Kufunga mantiki ya uelekezaji kwenye programu ya chupa.
- Kutumia docker kuweka programu ya chupa.
- Kukaribisha kontena ya docker kwenye mfano wa AWS ec2 na kutumia huduma ya wavuti.
Kwa hivyo, unawezaje kupeleka mfano wa ML katika uzalishaji?
Chaguzi za peleka yako Mfano wa ML katika uzalishaji Moja njia ya kupeleka yako Mfano wa ML ni kuokoa tu waliofunzwa na kupimwa Mfano wa ML (sgd_clf), yenye jina linalofaa (k.m. mnist), katika eneo fulani la faili kwenye uzalishaji mashine. Watumiaji wanaweza kusoma (kurejesha) hii Mfano wa ML faili (mnist.
Mtu anaweza pia kuuliza, unawezaje kupeleka mfano wa kujifunza mashine kwa kutumia chupa? Kwa mafanikio peleka a modeli ya kujifunza mashine na Flask na Heroku, utahitaji faili: mfano.
Sehemu kuu za chapisho hili ni kama ifuatavyo:
- Unda Hifadhi ya GitHub (hiari)
- Unda na uchague Mfano kwa Kutumia Data ya Titanic.
- Unda Programu ya Flask.
- Jaribio la Programu ya Chupa Ndani Yako (si lazima)
- Sambaza kwa Heroku.
- Programu ya Kufanya Kazi ya Mtihani.
Jua pia, inamaanisha nini kupeleka kielelezo cha kujifunza kwa mashine?
Usambazaji ni njia ambayo unaweza kuunganisha a modeli ya kujifunza mashine katika mazingira yaliyopo ya uzalishaji ili kufanya maamuzi ya vitendo ya biashara kulingana na data. Ni moja ya hatua za mwisho katika kujifunza mashine mzunguko wa maisha na inaweza kuwa moja ya magumu zaidi.
Je, unapelekaje kwenye uzalishaji?
Kwa kuzingatia hilo, hebu tuzungumze kuhusu baadhi ya njia za kusambaza kwa urahisi kwa uzalishaji bila kuhatarisha ubora
- Otomatiki Kadiri Iwezekanavyo.
- Jenga na Upakie Maombi Yako Mara Moja Tu.
- Tumia Njia ile ile Wakati Wote.
- Sambaza Kwa Kutumia Alama za Vipengele Katika Programu Yako.
- Sambaza katika Vifungu Vidogo, na Uifanye Mara nyingi.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Kujifunza kwa mashine ni nini katika akili ya bandia?
Kujifunza kwa mashine (ML) ni tawi la sayansi linalojishughulisha na utafiti wa algoriti na miundo ya takwimu ambayo mifumo ya kompyuta hutumia kufanya kazi mahususi bila kutumia maagizo ya wazi, kwa kutegemea ruwaza na maelekezo badala yake. Huonekana kama kitengo kidogo cha akili bandia
Mfumo katika kujifunza mashine ni nini?
Mfumo wa Kujifunza wa Mashine ni nini. Mfumo wa Kujifunza wa Mashine ni kiolesura, maktaba au zana ambayo inaruhusu wasanidi programu kuunda kwa urahisi na kwa haraka miundo ya kujifunza ya mashine, bila kuingia katika udogo wa kanuni za msingi
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya