Что такое развертывание модели в машинном обучении?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

Что такое развертывание модели ? Развертывание это метод, с помощью которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных.

Точно так же люди спрашивают, как развертываются модели машинного обучения?

Развертывание из модели машинного обучения , или просто положив модели в производство, значит сделать ваш модели доступны для других бизнес-систем. К развертывание моделей другие системы могут отправлять им данные и получать их прогнозы, которые, в свою очередь, возвращаются в системы компании.

Аналогичным образом, как развернуть модель машинного обучения в производственной среде? Варианты для развертывать ваш Модель ML в производстве Один способ развертывания ваш ML модель есть, просто сохраните обученные и протестированные ML модель (sgd_clf) с соответствующим соответствующим именем (например, mnist) в некотором месте файла на производство машина. Потребители могут прочитать (восстановить) это ML модель файл (мнист.

Что такое развертывание модели?

Развертывание модели . Концепция чего-либо развертывание в науке о данных относится к применению модель для прогнозирования с использованием новых данных. В зависимости от требований развертывание Этап может быть таким простым, как создание отчета, или таким сложным, как реализация повторяемого процесса анализа данных.

Почему сложно развернуть машинное обучение?

Не имея возможности легко перенести программный компонент в другую среду хоста и запустить его там, организации могут оказаться привязанными к определенной платформе. Это может создать препятствия для специалистов по данным при создании моделей и развертывание их. Масштабируемость. Масштабируемость - реальная проблема для многих проектов AI.