什麼是機器學習中的模型部署？

模型部署是將經過訓練的機器學習模型應用到實際生產環境中的關鍵流程。在這個環境中，模型可以處理輸入資料並產生相應的輸出。其目的是使其他人能夠輕鬆地利用已訓練好的模型進行預測。

許多線上資源著重介紹了機器學習生命週期的前期階段，如探索性資料分析(EDA)、模型選擇和評估。但是，模型部署往往被忽視，因為這涉及複雜的流程。對於缺乏軟體工程或DevOps背景的人來說，要理解部署過程可能會很困難。因此，儘管是機器學習中至關重要的一步，但部署很少被深入討論。

本文將介紹模型部署的概念，探討模型的高階架構以及不同的部署方法。同時，也將討論在確定部署方法時需要考慮的因素。

什麼是模型部署？

部署機器學習模型是將訓練好的模型應用於現實生產環境的過程。透過部署，模型可以接收輸入資料並產生預測結果，使得使用者、管理人員或其他系統能夠輕鬆使用機器學習模型進行預測分析。部署模型的主要目的是確保模型能夠有效地運行，並且在實際應用中能夠提供準確的預測結果。

模型部署與機器學習系統架構息息相關，機器學習系統架構指的是系統中軟體元件的佈局和互動方式，以達成預先設定的目標。

模型部署標準

在部署模型之前，機器學習模型需要滿足幾個標準才能準備好部署：

• #可移植性：這是指軟體從一台機器或系統轉移到另一台機器或系統的能力。便攜式模型是一種響應時間相對較短，且可以輕鬆重寫的模型。
• 可擴展性：這是指模型可以擴展的規模。可擴展模型是一種無需重新設計即可維持其性能的模型。

在實際應用中，所有這些操作將在生產環境中完成。生產環境是指軟體和其他產品實際運作並供最終用戶使用的環境。

用於模型部署的機器學習系統架構

從高層次來看，機器學習系統有四個主要部分：

• 資料層：資料層提供對模型所需的所有資料來源的存取。
• 特徵層：特徵層負責以透明、可擴展和可用的方式產生特徵資料。
• 評分層：評分層將特徵轉換為預測。 Scikit-Learn是最常用的，也是評分的業界標準。
• 評估層：評估層檢查兩個模型的等效性，可用來監控生產模型。它用於監控和比較訓練預測與即時流量預測的匹配程度。

需要了解的3種模型部署方法

#部署ML模型有三種常用方法：一次、批次和即時。

1、一次

並不總是需要持續訓練機器學習模型來進行部署。有時，模型僅需要一次或定期需要。在這種情況下，可以簡單地在需要時對模型進行臨時訓練，然後將其投入生產，直到其性能惡化到需要修復為止。

2、批次

批次訓練，能夠持續擁有最新版本的模型。這是一種可擴展的方法，一次獲取資料的子樣本，從而無需每次更新都使用完整的資料集。如果在一致的基礎上使用模型，但不一定需要即時預測，這是不錯的方法。

3、即時

在某些情況下，需要即時預測，例如確定交易是否有詐欺。這可以透過使用線上機器學習模型來實現，例如使用隨機梯度下降的線性回歸。

需要考慮的4個模型部署因素

#在決定如何部署機器學習模型時，應該考慮許多因素和影響。這些因素包括以下內容：

• 預測產生的頻率以及需要預測結果的迫切程度。
• 預測應該單獨產生還是批次產生。
• 模型的延遲要求、擁有的運算能力以及所需的服務等級協定(SLA)。
• 部署和維護模型所需的營運影響和成本。

了解這些因素，有助於在一次性、批次和即時模型部署方法之間做出選擇。

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