Modèle de déploiement du modèle ML meilleures pratiques

1. Comment les entreprises déploient-elles les modèles ML?
2. Combien de temps faut-il pour déployer un modèle ML?
3. Quelle est le pipeline ML de meilleure pratique?
4. Qu'est-ce que le cycle de vie Mlops?
5. Qu'est-ce que le flux de travail Mlops?
6. Quels sont les 3 principaux types de modèles ML *?
7. Comment déployez-vous un grand modèle d'apprentissage en profondeur?
8. Quels problèmes résolvent les mlops?

Comment les entreprises déploient-elles les modèles ML?

Le moyen le plus simple de déployer un modèle d'apprentissage automatique est de créer un service Web pour la prédiction. Dans cet exemple, nous utilisons le framework Web Flask pour envelopper un simple classificateur de forêt aléatoire construit avec Scikit-Learn. Pour créer un service Web d'apprentissage automatique, vous avez besoin d'au moins trois étapes.

Combien de temps faut-il pour déployer un modèle ML?

Ce qui se passe dans la création d'un modèle d'apprentissage automatique. , 50% des répondants ont déclaré qu'il avait fallu 8 à 90 jours pour déployer un modèle, avec seulement 14% disant qu'ils pouvaient se déployer en moins d'une semaine.

Quelle est le pipeline ML de meilleure pratique?

La meilleure pratique pour les projets ML est de travailler sur un cas d'utilisation ML à la fois. En outre, la phase de conception vise à inspecter les données disponibles qui seront nécessaires pour former notre modèle et spécifier les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles de notre modèle ML.

Qu'est-ce que le cycle de vie Mlops?

MOPLS englobe désormais l'ensemble du cycle de vie ML, notamment: le cycle de vie du développement logiciel et l'intégration avec la génération de modèles, y compris l'intégration et la livraison continues; déploiement; orchestration; gouvernance; surveillance de la santé et du diagnostic; et analyse des mesures commerciales.

Qu'est-ce que le flux de travail Mlops?

Flux de travail Mlops

Le terme «flux de travail» désigne une série d'activités nécessaires pour accomplir une tâche. De même, dans le domaine des MOPL, le flux de travail tourne autour des solutions de construction impliquant l'apprentissage automatique à une échelle industrielle.

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.

Comment déployez-vous un grand modèle d'apprentissage en profondeur?

Il existe de nombreuses façons de déployer des modèles d'apprentissage en profondeur en tant qu'application Web en utilisant des frameworks Python comme Streamlit, Flask et Django. Ensuite, créez une API REST pour le service de modèle à l'aide de Flask Restful pour interagir avec d'autres applications en ligne et faire agir votre modèle à temps quand il s'appelle.

Quels problèmes résolvent les mlops?

Les solutions Mlops aident à surveiller et à gérer l'utilisation du modèle en continu, sa consommation et ses résultats pour garantir que la précision, les performances et d'autres résultats générés par ce modèle sont acceptables. Gouvernance des modèles - Les modèles utilisés dans le monde réel doivent être dignes de confiance.