2025 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2025-01-22 17:15
Ontplooi jou eerste ML-model na produksie met 'n eenvoudige tegnologiestapel
- Opleiding a masjienleermodel op 'n plaaslike stelsel.
- Verpak die afleidingslogika in 'n flestoepassing.
- Gebruik docker om die flestoepassing te hou.
- Hosting van die docker-houer op 'n AWS ec2-instansie en verbruik die webdiens.
Eenvoudig so, hoe ontplooi jy 'n ML-model in produksie?
Opsies om ontplooi jou ML-model in produksie Een manier om te ontplooi jou ML model is, stoor eenvoudig die opgelei en getoets ML model (sgd_clf), met 'n behoorlike relevante naam (bv. mnist), in een of ander lêerligging op die produksie masjien. Die verbruikers kan dit lees (herstel). ML model lêer (mnist.
'n Mens kan ook vra, hoe ontplooi jy 'n masjienleermodel met 'n fles? Om suksesvol ontplooi a masjienleermodel met fles en Heroku, jy sal die lêers nodig hê: model.
Die hoofafdelings van hierdie pos is soos volg:
- Skep GitHub-bewaarplek (opsioneel)
- Skep en piekel 'n model met behulp van Titanic-data.
- Skep fles-app.
- Toets Fles App Plaaslik (opsioneel)
- Ontplooi na Heroku.
- Toets werkende app.
Weet ook, wat beteken dit om 'n masjienleermodel te ontplooi?
Ontplooiing is die metode waarmee jy 'n integreer masjienleermodel in 'n bestaande produksie-omgewing om praktiese besigheidsbesluite gebaseer op data te neem. Dit is een van die laaste fases in die Masjienleer lewensiklus en kan een van die mees omslagtig wees.
Hoe ontplooi jy na produksie?
Met dit in gedagte, kom ons praat oor 'n paar maniere om glad na produksie te ontplooi sonder om kwaliteit in gevaar te stel
- Outomatiseer soveel as moontlik.
- Bou en pak jou aansoek slegs een keer.
- Ontplooi heeltyd op dieselfde manier.
- Ontplooi met behulp van kenmerkvlae in jou toepassing.
- Ontplooi in klein bondels, en doen dit gereeld.
Aanbeveel:
Is Strapi-produksie gereed?
Strapi is 'n oopbron, Node. js-gebaseerde, koplose CMS om inhoud te bestuur en beskikbaar te stel deur 'n volledig aanpasbare API. Dit is ontwerp om praktiese, produksie-gereed Node te bou. js API's in ure in plaas van weke
Kan ek WildFly in produksie gebruik?
Jy kan die WildFly 8. x in produksie gebruik as jy wil - daar is baie installasies, met daardie weergawe het jy JavaEE7 ondersteuning
Kan ons Apex-klas in produksie uitvee?
Dit is nie moontlik om 'n Apex-klas of sneller direk uit te vee nadat dit na produksie ontplooi is nie. 'n Vinnige oplossing om Apex Class/Trigger uit te vee of te deaktiveer, is deur gebruik te maak van eclipse en Force.com IDE. Maak die XML-lêer van die Apex-klas/sneller oop. Verander die status van die Apex-klas/sneller na Geskrap
Is Docker komponeer goed vir produksie?
Docker Compose is baie geskik vir produksie as u na 1 gasheer ontplooi. Afhangende van wat jy bou, kan jy honderde duisende of miljoene versoeke per maand op 'n enkele bediener bedien en Docker Compose maak dit baie maklik om aan die gang te kom. Om vertikaal te skaal kan 'n lang pad gaan
Kan Docker in produksie gebruik word?
In 'n produksie-omgewing maak Docker dit maklik om toepassings binne-in houers te skep, te ontplooi en uit te voer. As gevolg hiervan moet Docker-beelde wat geskik is vir produksie slegs die blote benodigdhede geïnstalleer hê. Daar is verskeie maniere om die grootte van Docker-beelde te verklein om vir produksie te optimaliseer