Mundarija:
2025 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2025-01-22 17:46
Birinchi ML modelingizni oddiy texnologik stack yordamida ishlab chiqarishga joylashtiring
- Trening a mashinani o'rganish modeli mahalliy tizimda.
- Xulosa mantig'ini flask ilovasiga o'rash.
- Shisha ilovasini konteynerga joylashtirish uchun dockerdan foydalanish.
- Docker konteynerini AWS ec2 misolida joylashtirish va veb-xizmatni iste'mol qilish.
Oddiy qilib aytganda, ishlab chiqarishda ML modelini qanday qo'llash mumkin?
Variantlar uchun joylashtirish sizning ML modeli ishlab chiqarishda Bir joylashtirish usuli sizning ML modeli oddiygina o'qitilgan va sinovdan o'tganlarni saqlang ML modeli (sgd_clf), tegishli nomga ega (masalan, mnist), faylning ba'zi joyida ishlab chiqarish mashina. Iste'molchilar buni o'qishlari (tiklashlari) mumkin ML modeli fayl (mnist.
Shuningdek, kimdir so'rashi mumkin: kolba yordamida mashinani o'rganish modelini qanday o'rnatish mumkin? Muvaffaqiyatli joylashtirish a Flask bilan mashinani o'rganish modeli va Heroku uchun sizga fayllar kerak bo'ladi: model.
Ushbu postning asosiy bo'limlari quyidagilardan iborat:
- GitHub omborini yaratish (ixtiyoriy)
- Titanik ma'lumotlaridan foydalangan holda modelni yarating va tuzing.
- Flask ilovasini yarating.
- Flask ilovasini mahalliy ravishda sinab ko'ring (ixtiyoriy)
- Heroku-ga joylashtiring.
- Ishlaydigan sinov ilovasi.
Shuningdek, bilingki, mashinani o'rganish modelini o'rnatish nimani anglatadi?
Joylashtirish a integratsiyalashgan usuldir mashinani o'rganish modeli ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mavjud ishlab chiqarish muhitiga. Bu oxirgi bosqichlardan biridir mashinani o'rganish hayot aylanishi va eng og'ir davrlardan biri bo'lishi mumkin.
Ishlab chiqarishga qanday joylashtirasiz?
Shuni yodda tutgan holda, keling, sifatni xavf ostiga qo'ymasdan ishlab chiqarishga muammosiz joylashtirishning ba'zi usullari haqida gapiraylik
- Iloji boricha avtomatlashtirish.
- Ilovangizni faqat bir marta yarating va to'plang.
- Har doim bir xil tarzda tarqating.
- Ilovangizda xususiyat bayroqlari yordamida o'rnating.
- Kichik partiyalarda joylashtiring va tez-tez bajaring.
Tavsiya:
WildFly-ni ishlab chiqarishda ishlata olamanmi?
Agar xohlasangiz, WildFly 8. x dan ishlab chiqarishda foydalanishingiz mumkin - ko'plab o'rnatishlar mavjud, bu versiyada JavaEE7 qo'llab-quvvatlanadi
Mashinani o'rganish manikyurlar bilan qanday ishlaydi?
Dummies uchun chuqur o'rganish Mashinada o'rganish - bu aniq dasturlashtirilmagan holda, tajribani avtomatik ravishda o'rganish va yaxshilash mumkin bo'lgan sun'iy intellekt ilovasi. Mashinani o'rganishda algoritmlar ma'lumotlardan o'rganish orqali muammoni hal qilish uchun bir qator chekli qadamlardan foydalanadi
Ishlab chiqarishda Apex sinfini o'chirib tashlay olamizmi?
Apex klassi yoki trigger ishlab chiqarishga o'rnatilgandan so'ng uni to'g'ridan-to'g'ri yo'q qilish mumkin emas. Apex Class/Trigger-ni o'chirish yoki o'chirishning tezkor yechimi Eclipse va Force.com IDE-dan foydalanishdir. Apex klassi/triggerining XML faylini oching. Apex klassi/triggerining holatini O'chirilgan ga o'zgartiring
Docker ishlab chiqarishda ishlatilishi mumkinmi?
Ishlab chiqarish muhitida Docker ilovalarni konteynerlar ichida yaratish, joylashtirish va ishga tushirishni osonlashtiradi. Shu sababli, ishlab chiqarish uchun mos bo'lgan Docker tasvirlari faqat zaruriy narsalar o'rnatilgan bo'lishi kerak. Ishlab chiqarishni optimallashtirish uchun Docker tasvirlarining hajmini kamaytirishning bir necha yo'li mavjud
AI ishlab chiqarishda qanday qo'llaniladi?
Sun'iy intellekt mashinalarga ma'lumotlarni yig'ish va chiqarish, naqshlarni tan olish, mashina aqli, o'rganish va nutqni aniqlash orqali yangi narsalar yoki muhitlarga o'rganish va moslashish imkonini beradi. Sun'iy intellektdan foydalangan holda ishlab chiqaruvchilar quyidagilarga qodir bo'ladilar: Tez, ma'lumotlar bilan bog'liq qarorlarni yaratish. Kengaytirilgan ishlab chiqarish natijalarini ta'minlash