Quelle est la meilleure approche pour déployer n nombre de modèles ML en tant que service évolutif dans le cloud?

1. Que les services Amazon sont utilisés pour déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle?
2. Comment déployer des modèles d'apprentissage en profondeur de grande taille en production?
3. Quels modèles de déploiement sont disponibles pour le cloud?
4. Quel modèle de déploiement aide à gérer le cloud?
5. Qu'est-ce qu'un modèle ML évolutif?
6. Quelle est l'évolutivité du modèle ML?
7. Comment la mise à l'échelle est-elle effectuée dans ML?
8. Qu'est-ce que le processus de déploiement dans l'apprentissage automatique?

Que les services Amazon sont utilisés pour déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle?

Amazon Sagemaker est un service entièrement géré qui offre à chaque développeur et scientifique des données la possibilité de créer, former et déployer rapidement les modèles d'apprentissage automatique (ML).

Comment déployer des modèles d'apprentissage en profondeur de grande taille en production?

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 modèles de déploiement sont disponibles pour le cloud?

Il existe quatre modèles de déploiement cloud: public, privé, communautaire et hybride. Chaque modèle de déploiement est défini selon l'endroit où se trouve l'infrastructure de l'environnement.

Quel modèle de déploiement aide à gérer le cloud?

Le cloud privé est le principal moyen de déploiement dans un modèle d'éclatement du cloud, les ressources du cloud public étant utilisées en période d'augmentation du trafic. Lorsqu'un nuage privé atteint sa capacité de ressource, le trafic de débordement est dirigé vers un cloud public sans interruption de service.

Qu'est-ce qu'un modèle ML évolutif?

Aperçu. L'apprentissage automatique évolutif se produit lorsque les statistiques, les systèmes, l'apprentissage automatique et l'exploration de données sont combinés en techniques flexibles, souvent non paramétriques et évolutives pour analyser de grandes quantités de données à l'échelle Internet.

Quelle est l'évolutivité du modèle ML?

L'évolutivité de l'apprentissage automatique fait référence à la mise à l'échelle des applications ML qui peuvent gérer n'importe quelle quantité de données et effectuer de nombreux calculs dans une manière rentable et économe en temps pour desservir instantanément des millions d'utilisateurs résidant dans des emplacements mondiaux.

Comment la mise à l'échelle est-elle effectuée dans ML?

La mise à l'échelle des fonctionnalités est une technique pour normaliser les fonctionnalités indépendantes présentes dans les données dans une plage fixe. Il est effectué pendant le prétraitement des données. Travailler: Étant donné un ensemble de données avec des fonctionnalités - un salaire, un appartement BHK avec la taille des données de 5000 personnes, chacune ayant ces fonctionnalités de données indépendantes.

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.