機械学習モデルをデプロイする方法

機械学習モデルのライフサイクルは、データ収集から始まり、デプロイと監視で終わります。以下では、環境にモデルをデプロイするさまざまな方法について説明します。

エッジ デプロイメントでは、モデルをアプリケーションまたは IoT デバイスに直接デプロイしますが、ローカル デバイスのリソースによって制限され、規模と効率が制限されます。

2.Web サービス: これは最も広く使用されている展開方法です。モデルは REST API を使用してカプセル化され、予測結果は API エンドポイントへの HTTP 呼び出しを通じて取得されます。

3. データベースの統合: 小規模なデータベースを随時更新する場合は、ML モデルをデータベースにデプロイできます。データベース サーバーは Python スクリプトの統合をサポートしており、モデルの展開にも適しています。

モデルをデプロイする方法は、さまざまな条件によって異なります。データ ストレージに関する規制やプライバシーの問題になると、セキュリティ上の理由からアプリケーション内にモデルをデプロイすることを選択するのが一般的です。また、複数のデバイス (モバイル デバイス、Web、デスクトップなど) にサービスを提供する必要がある場合は、モデルを Web サービスに接続する方が、各デバイスに個別に展開するよりも効果的です。これにより、デバイスのリソース使用量を削減しながら、モデルの一元管理とメンテナンスが可能になります。

以上が機械学習モデルをデプロイする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。