Публикации по теме 'deployment'
Аутсорсинг проектов Data Science от прототипа до производства всего за несколько шагов с пользовательским интерфейсом…
Аутсорсинг проектов Data Science от прототипа до производства всего за несколько шагов с визуализацией пользовательского интерфейса
Основными проблемами для небольших аутсорсинговых проектов Data Science являются скорость и качество разработки.
В таких проектах Data Scientist обычно выполняет несколько ролей (часто беря на себя обязанности ML и Data Engineer), а процесс разработки требует учета бизнес-целей и контекста и предоставления показателей успеха с интервалом месяц . что..
Сквозной рабочий процесс машинного обучения: подробное руководство
Полное руководство по оптимизации процесса проектирования системы машинного обучения
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, которая применяется для решения широкого круга задач во многих отраслях. Однако создание системы машинного обучения может быть сложным и сложным процессом. В этой статье мы предоставим шаблон для проектирования системы машинного обучения, которую можно использовать в качестве отправной точки для ваших собственных проектов.
Определение проблемы..
Простое развертывание моделей машинного обучения на Flask
После того, как вы успешно разработали модель машинного обучения, следующим препятствием будет то, как представить эту модель и сделать ее доступной для внешнего мира. Существует множество доступных методов, но самое простое решение — развернуть его как веб-сервер и получить к нему доступ как через API. Этот учебник разработан, чтобы помочь вам достичь этого.
Основные понятия:
Сохранение : как только у нас будет готова модель, мы сохраним ее, чтобы ее можно было легко использовать..
Как автоматически развернуть классификатор машинного обучения в облаке с помощью AWS CDK
В этом пошаговом руководстве вы узнаете, как настроить базовый конвейер развертывания для классификатора машинного обучения с помощью пакета облачной разработки Amazon (CDK). Этот конвейер будет включать все этапы от непрерывной интеграции кода до обслуживания модели в виртуальном частном облаке.
Давайте начнем и подумаем об ингредиентах, которые нам понадобятся для этого проекта:
Репозиторий для нашего кода → GitHub Классификатор → Модель Sklearn Конвейер CI / CD → AWS..
Разверните конвейеры машинного обучения
Разрыв между Jupyter Notebook и запуском моделей машинного обучения в производственной среде может быть… серьезным. На самом деле это одна из самых серьезных проблем, с которыми сегодня сталкиваются многие компании.
Сегодня большая часть времени и ресурсов по-прежнему тратится на обучение моделей для достижения наилучших результатов. Однако очень часто модели не работают так хорошо в производственной среде в больших масштабах. Одной из основных причин является так называемый «..
Докеризация для развертывания модели машинного обучения (Anaconda+ Flask + Docker/NVIDIA Docker)
Примечание . Это объясняет развертывание модели Dockerization for Machine Learning с поддержкой GPU и без нее. Вы можете пропустить разделы в зависимости от того, хотите ли вы, чтобы ваша модель работала на CPU/GPU.
Контейнеризация — это самое простое и быстрое решение для упаковки приложения в стандартные блоки для разработки, доставки и развертывания. Контейнер упаковывает код вместе со всеми его зависимостями, чтобы приложение могло быстро и надежно работать из одной вычислительной..
Задайте переменные среды с помощью Next.js и Vercel
Как установить переменные среды для URL-адресов API, паролей, секретных ключей…
В этом примере приложению необходимо получить всех пользователей из API и отобразить их в виде списка. Но URL-адрес API зависит от того, в какой среде он работает:
если приложение работает локально , оно должно получать пользователей с адреса « http: // localhost: 3004 ». если приложение запущено в производственной среде , оно должно получать пользователей из «https: // production-api-example» ...
