Déployer les modèles d'apprentissage automatique à la production de PDF

1. Où pouvons-nous déployer des modèles d'apprentissage automatique?
2. Qu'est-ce que le processus de déploiement dans l'apprentissage automatique?
3. Pourquoi devons-nous déployer le modèle ML?
4. Comment déployez-vous un modèle pré-entraîné?
5. Quels sont les 3 modèles de déploiement?
6. Que signifie déployer un modèle en production?
7. Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé dans la production?
8. Quel est un exemple d'apprentissage automatique dans la production?
9. Tensorflow est-il bon pour la production?
10. Pourquoi les modèles ML échouent-ils en production?
11. Quels sont les 3 principaux types de modèles ML?
12. Pourquoi devons-nous déployer le modèle ML?
13. Qu'est-ce que le processus de déploiement dans l'apprentissage automatique?

Où pouvons-nous déployer des modèles d'apprentissage automatique?

En général, il existe différentes options pour déployer des modèles ML, tels que Flask, Django, Streamlit, etc. Aujourd'hui, j'utiliserai Streamlit car c'est le moyen le plus simple et le plus rapide de le faire et il ne nécessite aucune connaissance du développement Web.

Qu'est-ce que le processus de déploiement dans l'apprentissage automatique?

Le déploiement du modèle est le processus de mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage automatique entièrement fonctionnel dans la production où il peut faire des prédictions basées sur des données. Les utilisateurs, les développeurs et les systèmes utilisent ensuite ces prévisions pour prendre des décisions commerciales pratiques.

Pourquoi devons-nous déployer le modèle ML?

Pourquoi le déploiement du modèle est-il important? Afin de commencer à utiliser un modèle de prise de décision pratique, il doit être déployé efficacement dans la production. Si vous ne pouvez pas obtenir de manière fiable des informations pratiques de votre modèle, alors l'impact du modèle est gravement limité.

Comment déployez-vous un modèle pré-entraîné?

Téléchargez ces fichiers sur le cahier SM et chargez les poids dans la structure JSON pour créer un objet de modèle chargé. Convertir cet objet modèle en format exact et structure de fichiers avec qui SM fonctionne. Enregistrez le modèle au catalogue du modèle SM, puis déployez-le à un point final pour l'inférence.

Quels sont les 3 modèles de déploiement?

Chaque modèle de déploiement est défini selon l'endroit où se trouve l'infrastructure de l'environnement. Il existe trois principaux modèles de services cloud: le logiciel en tant que service, plate-forme en tant que service et infrastructure en tant que service.

Que signifie déployer un modèle en production?

Le déploiement du modèle est le processus de mise en production de modèles d'apprentissage automatique. Cela rend les prédictions du modèle à la disposition des utilisateurs, des développeurs ou des systèmes, afin qu'ils puissent prendre des décisions commerciales en fonction des données, interagir avec leur application (comme reconnaître un visage dans une image) et ainsi de suite.

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé dans la production?

L'apprentissage automatique permet la maintenance prédictive en prédisant les défaillances de l'équipement avant qu'elles ne se produisent, la planification de l'entretien en temps opportun et la réduction des temps d'arrêt inutiles. Les fabricants passent beaucoup trop de temps à réparer les pannes au lieu d'allocation des ressources pour l'entretien planifié.

Quel est un exemple d'apprentissage automatique dans la production?

Exemples d'apprentissage automatique dans la fabrication

Maintenance prédictive: la technologie s'inspire des données de machine et d'équipement pour identifier les modèles qui pointent vers une défaillance possible. Cela permet aux opérateurs et aux équipes de maintenance concernés de corriger les machines avant de se décomposer, réduisant les temps d'arrêt afin que la ligne continue de se déplacer.

Tensorflow est-il bon pour la production?

Tensorflow offre une meilleure visualisation, qui permet aux développeurs de mieux déboguer et de suivre le processus de formation. Pytorch, cependant, ne fournit qu'une visualisation limitée. Tensorflow bat également Pytorch dans le déploiement de modèles formés à la production, grâce au cadre de service TensorFlow.

Pourquoi les modèles ML échouent-ils en production?

Les données de formation représentatives sont également essentielles: si vos données de formation ne reflètent pas les ensembles de données réels que votre modèle rencontrera, vous pouvez vous retrouver avec un modèle qui ne fonctionnera pas une fois que vous aurez atteint des tests ou de la production. Un autre problème qui peut se produire pendant l'entraînement est le sur-ajustement et la sous-ajustement.

Quels sont les 3 principaux types de modèles ML?

Amazon ML prend en charge trois types de modèles ML: classification binaire, classification multiclasse et régression.

Pourquoi devons-nous déployer le modèle ML?

Pourquoi le déploiement du modèle est-il important? Afin de commencer à utiliser un modèle de prise de décision pratique, il doit être déployé efficacement dans la production. Si vous ne pouvez pas obtenir de manière fiable des informations pratiques de votre modèle, alors l'impact du modèle est gravement limité.

Qu'est-ce que le processus de déploiement dans l'apprentissage automatique?

Le déploiement du modèle est le processus de mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage automatique entièrement fonctionnel dans la production où il peut faire des prédictions basées sur des données. Les utilisateurs, les développeurs et les systèmes utilisent ensuite ces prévisions pour prendre des décisions commerciales pratiques.