Qual é a melhor abordagem para implantar N número de modelos de ML como um serviço escalável na nuvem?

1. Quais serviços da Amazon são usados ​​para implantar modelos de aprendizado de máquina em escala?
2. Como você implanta modelos de aprendizado profundo de tamanho grande na produção?
3. Quais modelos de implantação estão disponíveis para nuvem?
4. Qual modelo de implantação ajuda a lidar com a nuvem?
5. O que é um modelo ML escalável?
6. O que é escalabilidade do modelo ML?
7. Como a escala é feita em ML?
8. O que é processo de implantação no aprendizado de máquina?

Quais serviços da Amazon são usados ​​para implantar modelos de aprendizado de máquina em escala?

A Amazon Sagemaker é um serviço totalmente gerenciado que fornece a todos os desenvolvedores e cientistas de dados a capacidade de construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina (ML) rapidamente.

Como você implanta modelos de aprendizado profundo de tamanho grande na produção?

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.

Quais modelos de implantação estão disponíveis para nuvem?

Existem quatro modelos de implantação em nuvem: público, privado, comunitário e híbrido. Cada modelo de implantação é definido de acordo com onde a infraestrutura para o ambiente está localizada.

Qual modelo de implantação ajuda a lidar com a nuvem?

A nuvem privada é o principal meio de implantação em um modelo de explosão em nuvem, com os recursos de nuvem pública sendo usados ​​em tempos de aumento do tráfego. Quando uma nuvem privada atinge sua capacidade de recursos, o tráfego de transbordamento é direcionado para uma nuvem pública sem interrupção de serviço.

O que é um modelo ML escalável?

Visão geral. O aprendizado de máquina escalável ocorre quando estatísticas, sistemas, aprendizado de máquina e mineração de dados são combinados em técnicas flexíveis, geralmente não paramétricas e escaláveis ​​para analisar grandes quantidades de dados em escala da Internet.

O que é escalabilidade do modelo ML?

A escalabilidade da aprendizagem de máquina refere-se a escalar aplicativos de ML que podem lidar com qualquer quantidade de dados e executar muitos cálculos de uma maneira econômica e economizada para servir instantaneamente milhões de usuários que residem em locais globais.

Como a escala é feita em ML?

A escala de recursos é uma técnica para padronizar os recursos independentes presentes nos dados em um intervalo fixo. É realizado durante os dados de pré-processamento. Trabalhando: Dado um conjunto de dados com características, salário, apartamento BHK com o tamanho de dados de 5000 pessoas, cada um com esses recursos de dados independentes.

O que é processo de implantação no aprendizado de máquina?

A implantação do modelo é o processo de implementação de um modelo de aprendizado de máquina em pleno funcionamento em produção, onde pode fazer previsões com base em dados. Usuários, desenvolvedores e sistemas usam essas previsões para tomar decisões de negócios práticas.