So stellen Sie Modelle für maschinelles Lernen bereit

Der Lebenszyklus eines maschinellen Lernmodells beginnt mit der Datenerfassung und endet mit der Bereitstellung und Überwachung. Im Folgenden werden verschiedene Möglichkeiten zum Bereitstellen von Modellen in der Umgebung beschrieben.

Edge-Bereitstellung stellt Modelle direkt in Anwendungen oder IoT-Geräten bereit, ist jedoch durch lokale Geräteressourcen begrenzt und Skalierbarkeit und Effizienz sind begrenzt.

2.Webdienst: Dies ist die am weitesten verbreitete Bereitstellungsmethode. Das Modell wird mithilfe einer REST-API gekapselt und die Vorhersageergebnisse werden über HTTP-Aufrufe an den API-Endpunkt abgerufen.

3. Datenbankintegration: Für gelegentliche Aktualisierungen kleiner Datenbanken können ML-Modelle in der Datenbank bereitgestellt werden. Der Datenbankserver unterstützt die Integration von Python-Skripten und eignet sich auch für die Modellbereitstellung.

Die Art und Weise, wie ein Modell eingesetzt wird, hängt von verschiedenen Bedingungen ab. Wenn es um regulatorische oder datenschutzrechtliche Probleme bei der Datenspeicherung geht, entscheidet man sich aus Sicherheitsgründen häufig für die Bereitstellung von Modellen innerhalb der Anwendung. Und wenn Sie mehrere Geräte (z. B. mobile Geräte, Web und Desktop) bedienen müssen, ist die Verbindung des Modells mit einem Webdienst effektiver, als es separat auf jedem Gerät bereitzustellen. Dies ermöglicht eine zentrale Verwaltung und Wartung des Modells und reduziert gleichzeitig die Geräteressourcennutzung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo stellen Sie Modelle für maschinelles Lernen bereit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!