Comment déployer des modèles d'apprentissage automatique

Le cycle de vie d'un modèle d'apprentissage automatique commence par la collecte de données et se termine par le déploiement et la surveillance. Ce qui suit décrit différentes manières de déployer des modèles dans l'environnement.

Le déploiement Edge déploie des modèles directement sur des applications ou des appareils IoT, mais est limité par les ressources des appareils locaux, et l'échelle et l'efficacité seront limitées.

2.Service Web : Il s'agit de la méthode de déploiement la plus utilisée. Le modèle est encapsulé à l'aide d'une API REST et les résultats de prédiction sont obtenus via des appels HTTP au point de terminaison de l'API.

3. Intégration de base de données : pour des mises à jour occasionnelles de petites bases de données, des modèles ML peuvent être déployés dans la base de données. Le serveur de base de données prend en charge l'intégration de scripts Python, également adapté au déploiement de modèles.

La manière dont un modèle est déployé dépend de diverses conditions. Lorsqu'il s'agit de problèmes de réglementation ou de confidentialité liés au stockage de données, il est courant de choisir de déployer des modèles au sein de l'application pour des raisons de sécurité. Et lorsque vous devez servir plusieurs appareils (tels que des appareils mobiles, le Web et un ordinateur de bureau), connecter le modèle à un service Web est plus efficace que de le déployer séparément sur chaque appareil. Cela permet une gestion et une maintenance centralisées du modèle tout en réduisant l'utilisation des ressources de l'appareil.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!