Como você implanta um modelo preditivo?

2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2025-01-22 17:37

Abaixo estão cinco etapas de melhores práticas que você pode executar ao implementar seu modelo preditivo na produção

1. Especifique os requisitos de desempenho.
2. Algoritmo de previsão separado de Modelo Coeficientes.
3. Desenvolva testes automatizados para o seu Modelo .
4. Desenvolva infraestrutura de Back-Testing e Now-Testing.
5. Desafie e depois Teste Modelo Atualizações.

Além disso, o que significa implantar um modelo?

Implantação de modelo . O conceito de desdobramento, desenvolvimento em ciência de dados refere-se à aplicação de um modelo para previsão usando um novo dado. Dependendo dos requisitos, o desdobramento, desenvolvimento A fase pode ser tão simples quanto gerar um relatório ou tão complexa quanto implementar um processo de ciência de dados repetível.

Também sabe, como você implanta para produção? Com isso em mente, vamos falar sobre algumas maneiras de implantar sem problemas na produção sem arriscar a qualidade.

1. Automatize o máximo possível.
2. Crie e empacote seu aplicativo apenas uma vez.
3. Implante da mesma maneira o tempo todo.
4. Implante usando sinalizadores de recurso em seu aplicativo.
5. Implante em pequenos lotes e faça isso com frequência.

Com relação a isso, como você implanta modelos de ML na produção?

Implante seu primeiro modelo de ML para produção com uma pilha de tecnologia simples

1. Treinar um modelo de aprendizado de máquina em um sistema local.
2. Envolvendo a lógica de inferência em um aplicativo de frasco.
3. Usando o docker para colocar o aplicativo de frasco em um contêiner.
4. Hospedar o contêiner docker em uma instância AWS ec2 e consumir o serviço da web.

Como você implanta modelos de aprendizado profundo?

Implantar seu modelo

1. Clique na guia Implementar.
2. Selecione a corrida de treinamento.
3. Digite o nome do serviço.
4. Escolha se deseja implantá-lo em sua instância (pode ser web ou local, como o cluster da sua empresa) ou em uma instância remota (como AWS, GCP, Azure, etc.)
5. Clique no botão Implementar.