기계 학습 모델을 배포하는 방법

기계 학습 모델의 수명 주기는 데이터 수집에서 시작하여 배포 및 모니터링으로 끝납니다. 다음은 모델을 환경에 배포하는 다양한 방법을 설명합니다.

Edge 배포는 모델을 애플리케이션이나 IoT 장치에 직접 배포하지만 로컬 장치 리소스에 의해 제한되고 규모와 효율성이 제한됩니다.

2.웹 서비스: 가장 널리 사용되는 배포 방법입니다. 모델은 REST API를 사용하여 캡슐화되며, API 엔드포인트에 대한 HTTP 호출을 통해 예측 결과를 얻습니다.

3. 데이터베이스 통합: 소규모 데이터베이스를 가끔 업데이트하는 경우 ML 모델을 데이터베이스에 배포할 수 있습니다. 데이터베이스 서버는 모델 배포에도 적합한 Python 스크립트 통합을 지원합니다.

모델 배포 방식은 다양한 조건에 따라 다릅니다. 데이터 저장과 관련된 규제 또는 개인 정보 보호 문제와 관련하여 보안상의 이유로 애플리케이션 내에 모델을 배포하도록 선택하는 것이 일반적입니다. 그리고 여러 장치(예: 모바일 장치, 웹, 데스크톱)를 제공해야 하는 경우 모델을 웹 서비스와 연결하는 것이 각 장치에 별도로 배포하는 것보다 더 효과적입니다. 이를 통해 장치 리소스 사용량을 줄이면서 모델을 중앙 집중식으로 관리하고 유지 관리할 수 있습니다.

위 내용은 기계 학습 모델을 배포하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!