MELHORES MELHORES DE MOMPLEMA ML PRÁTICAS

1. Como as empresas implantam modelos de ML?
2. Quanto tempo leva para implantar um modelo ML?
3. Qual é o oleoduto ML de melhor prática?
4. O que é o ciclo de vida do MLOPS?
5. O que é o fluxo de trabalho do MLOPS?
6. Quais são os 3 principais tipos de modelos ML *?
7. Como você implanta um grande modelo de aprendizado profundo?
8. Que problemas os mlops resolvem?

Como as empresas implantam modelos de ML?

A maneira mais simples de implantar um modelo de aprendizado de máquina é criar um serviço da web para previsão. Neste exemplo, usamos a estrutura da web do Flask para embrulhar um simples classificador de floresta aleatório construído com Scikit-Learn. Para criar um serviço da Web de aprendizado de máquina, você precisa de pelo menos três etapas.

Quanto tempo leva para implantar um modelo ML?

O que é necessário para criar um modelo de aprendizado de máquina. , 50% dos entrevistados disseram que demorou de 8 a 90 dias para implantar um modelo, com apenas 14% dizendo que eles poderiam implantar em menos de uma semana.

Qual é o oleoduto ML de melhor prática?

A melhor prática para projetos de ML é trabalhar em um caso de uso de ML de cada vez. Além disso, a fase de design tem como objetivo inspecionar os dados disponíveis que serão necessários para treinar nosso modelo e especificar os requisitos funcionais e não funcionais do nosso modelo ML.

O que é o ciclo de vida do MLOPS?

Os MLOPs agora abrangem todo o ciclo de vida ML, incluindo: o ciclo de vida do desenvolvimento de software e integração com a geração de modelos, incluindo integração e entrega contínuas; Implantação; orquestração; governança; monitoramento de saúde e diagnóstico; e análise de métricas de negócios.

O que é o fluxo de trabalho do MLOPS?

Mlops Workflow

O termo "fluxo de trabalho" significa uma série de atividades necessárias para concluir uma tarefa. Da mesma forma, no domínio dos MLOPs, o fluxo de trabalho gira em torno de soluções de construção envolvendo aprendizado de máquina em escala industrial.

Quais são os 3 principais tipos de modelos ML *?

A Amazon ML suporta três tipos de modelos de ML: classificação binária, classificação multiclasse e regressão.

Como você implanta um grande modelo de aprendizado profundo?

Existem muitas maneiras diferentes de implantar modelos de aprendizado profundo como um aplicativo da web usando estruturas Python como Streamlit, Flask e Django. Em seguida, crie uma API REST para serviço de modelo usando o Flask RESTful para interagir com outros aplicativos on -line e fazer seu modelo agir na hora em que é chamado.

Que problemas os mlops resolvem?

As soluções MLOPs ajudam a monitorar e gerenciar o uso do modelo continuamente, seu consumo e resultados para garantir que a precisão, o desempenho e outros resultados gerados por esse modelo sejam aceitáveis. Governança de modelo - modelos usados ​​no mundo real precisam ser confiáveis.