Существует несколько методов развертывания моделей машинного обучения, некоторые из которых включают:
1. RESTful API: этот метод включает создание RESTful API, который предоставляет функциональные возможности модели через Интернет. API может использоваться другими приложениями для прогнозирования с использованием развернутой модели.
2. Контейнеризация. Этот метод включает упаковку модели и ее зависимостей в контейнер, например контейнер Docker. Это упрощает развертывание модели в различных средах.
3. Без сервера: этот метод включает развертывание модели на платформе без сервера, такой как AWS Lambda или Google Cloud Functions. Это обеспечивает масштабируемость и экономическую эффективность, поскольку платформа взимает плату только за ресурсы, потребляемые во время прогнозирования.
4. Облачные решения. Такие платформы, как AWS SageMaker и Google Cloud ML Engine, предоставляют облачные решения для развертывания моделей машинного обучения. Эти платформы управляют базовой инфраструктурой, упрощая развертывание.
5. Локальное: локальное развертывание модели, когда модель размещается в собственном центре обработки данных организации. Это делается, когда у организации есть строгие требования к безопасности и суверенитету данных.
6. Мобильное и периферийное развертывание: развертывание модели на мобильных или периферийных устройствах, где модель выполняется локально на устройстве. Это полезно в ситуациях, когда подключение к Интернету ненадежно или данные конфиденциальны.
- Техника развертывания RESTful API
RESTful API (Representational State Transfer) — это метод развертывания моделей машинного обучения, который позволяет другим приложениям использовать функциональные возможности модели через Интернет. API создается с использованием веб-фреймворка, такого как Flask или Django, и размещается на веб-сервере.
Вот общие шаги по развертыванию модели машинного обучения в виде RESTful API:
1· Создайте конечную точку: определите конечную точку, также известную как маршрут, которая будет использоваться для доступа к функциям модели.
2 · Сериализация модели: Сериализация модели в формате, который можно сохранить на диск, например, в файле рассола.
3. Загрузите модель: создайте функцию, которая загружает модель из сериализованного файла и возвращает ее как объект.
4 · Создайте функцию предсказания: Создайте функцию, которая принимает входные данные, передает их в загруженную модель и возвращает предсказание.
5· Интегрируйте функцию предсказания с конечной точкой: Интегрируйте функцию предсказания с конечной точкой, определив функцию просмотра, которая обрабатывает запрос и ответ.
6. Разместите API: разместите API на веб-сервере, таком как Apache или Nginx.
7. Тестирование: протестируйте API с помощью таких инструментов, как Postman или curl, чтобы убедиться, что он работает правильно.
После развертывания RESTful API другие приложения могут использовать его, отправляя HTTP-запросы к конечной точке. API должен быть хорошо документирован, включая информацию о том, как пройти аутентификацию, какие входные данные ожидать и какие будут выходные данные.
2. Техника развертывания контейнеров
Контейнеризация — это метод развертывания моделей машинного обучения, который включает упаковку модели и ее зависимостей в контейнер, например контейнер Docker. Это упрощает развертывание модели в разных средах, так как все необходимые зависимости включены в контейнер.
Вот общие шаги по развертыванию модели машинного обучения с использованием контейнеризации:
- Создайте Dockerfile: Dockerfile — это скрипт, содержащий инструкции по созданию образа Docker. В нем указывается базовый образ, любые дополнительные зависимости и способ настройки контейнера.
- Создайте образ Docker: используйте Dockerfile для создания образа, который создает моментальный снимок файловой системы контейнера.
- Протестируйте контейнер. Протестируйте контейнер локально, чтобы убедиться, что он работает правильно и что модель работает должным образом.
- Опубликуйте контейнер: опубликуйте контейнер в реестре контейнеров, таком как Docker Hub или Quay.
- Разверните контейнер: извлеките контейнер из реестра и запустите его на подходящей платформе, такой как Kubernetes или Amazon ECS.
- Мониторинг и обслуживание контейнера: постоянно контролируйте производительность контейнера и обновляйте его по мере необходимости, чтобы со временем повысить точность модели.
Контейнеризация модели упрощает ее развертывание в различных средах, таких как среда разработки, тестирования и производственная среда. Кроме того, он позволяет легко масштабировать и управлять моделью и ее зависимостями.
3. Техника бессерверного развертывания
Бессерверное развертывание — это метод развертывания моделей машинного обучения, обеспечивающий масштабируемость и экономическую эффективность, поскольку платформа взимает плату только за ресурсы, потребляемые во время прогнозирования.
Вот общие шаги по развертыванию модели машинного обучения с использованием бессерверных технологий:
- Создайте функцию: создайте функцию, которая загружает модель и делает прогноз на основе входных данных. Эта функция будет развернута на бессерверной платформе.
- Зависимости пакета: упакуйте все зависимости, требуемые функцией, такие как библиотеки или файлы модели, в пакет или слой.
- Выберите бессерверную платформу. Выберите бессерверную платформу, например AWS Lambda, Google Cloud Functions или Azure Functions.
- Загрузите функцию и зависимости: загрузите функцию и зависимости на бессерверную платформу.
- Настройте функцию: Настройте функцию, например, указав время выполнения и выделение памяти.
- Создайте триггер события: создайте триггер события, например конечную точку HTTP или запланированное событие, которое вызовет функцию.
- Протестируйте функцию. Протестируйте функцию, чтобы убедиться, что она работает правильно и модель делает точные прогнозы.
- Контролируйте и поддерживайте функцию: постоянно контролируйте производительность функции и обновляйте ее по мере необходимости, чтобы со временем повысить точность модели.
Бессерверное развертывание — это экономичный способ развертывания моделей машинного обучения, поскольку плата взимается только при вызове функции. Кроме того, он позволяет легко масштабировать и управлять функцией и ее зависимостями, а также подходит для приложений, управляемых событиями.
4. Облачные решения Метод развертывания
Облачные решения — это платформы, предоставляемые поставщиками облачных услуг, такими как AWS и Google Cloud, которые упрощают развертывание моделей машинного обучения. Эти платформы управляют базовой инфраструктурой, упрощая развертывание.
Вот общие шаги по развертыванию модели машинного обучения с использованием облачных решений:
- Выберите облачную платформу. Выберите облачную платформу, например AWS SageMaker или Google Cloud ML Engine.
- Загрузите модель: загрузите модель на облачную платформу вместе со всеми необходимыми зависимостями, такими как библиотеки или файлы данных.
- Создайте конечную точку: создайте конечную точку для модели на облачной платформе, которая будет использоваться для доступа к функциям модели.
- Настройте конечную точку: настройте конечную точку, например, указав количество экземпляров, которые будут использоваться для прогнозов.
- Протестируйте конечную точку. Протестируйте конечную точку, чтобы убедиться, что она работает правильно и модель делает точные прогнозы.
- Отслеживайте и обслуживайте конечную точку: постоянно отслеживайте производительность конечной точки и обновляйте ее по мере необходимости, чтобы со временем повысить точность модели.
Облачные решения упрощают развертывание моделей машинного обучения, поскольку они управляют базовой инфраструктурой, включая масштабирование и безопасность. Кроме того, они предоставляют широкий спектр инструментов и услуг для мониторинга, регистрации и устранения неполадок модели.
5. Техника локального развертывания
Локальное развертывание — это метод развертывания моделей машинного обучения, при котором модель размещается в собственном центре обработки данных организации, что обеспечивает строгий контроль над безопасностью и суверенитетом данных.
Вот общие шаги по развертыванию модели машинного обучения в локальной среде:
- Настройте инфраструктуру: настройте необходимую инфраструктуру для размещения модели, например серверы и хранилище.
- Установите зависимости: установите все зависимости, требуемые моделью, такие как библиотеки или среды выполнения.
- Разверните модель: разверните модель в инфраструктуре вместе со всеми необходимыми сценариями или файлами конфигурации.
- Настройте модель: настройте модель, например, указав количество экземпляров, которые будут использоваться для прогнозов.
- Протестируйте модель. Протестируйте модель, чтобы убедиться, что она работает правильно и делает точные прогнозы.
- Мониторинг и обслуживание модели: постоянно контролируйте производительность модели и обновляйте ее по мере необходимости, чтобы со временем повысить точность модели.
Локальное развертывание дает организациям больший контроль над безопасностью и суверенитетом данных своих моделей. Кроме того, он обеспечивает лучшую интеграцию с существующими системами и больший контроль над производительностью модели. Однако локальное развертывание требует больше ресурсов и навыков для настройки и обслуживания инфраструктуры.
6. Техника мобильного и пограничного развертывания
Мобильное и пограничное развертывание — это метод развертывания моделей машинного обучения на мобильных устройствах или пограничных устройствах, таких как маршрутизаторы, камеры и устройства IoT. Этот метод позволяет обрабатывать и принимать решения в реальном времени без необходимости подключения к центральному серверу.
Некоторые из методов, используемых в мобильном и периферийном развертывании, включают:
- Сжатие модели: это включает в себя уменьшение размера и вычислительных требований модели с помощью таких методов, как обрезка, квантование и дистилляция.
- Адаптация модели: это включает в себя точную настройку предварительно обученной модели для конкретной задачи и набора данных, используемых на мобильном или пограничном устройстве.
- Специализированные платформы: TensorFlow Lite, Core ML и OpenVINO являются примерами платформ, разработанных специально для развертывания моделей машинного обучения на мобильных и периферийных устройствах.
- Развертывание в облаке: некоторые модели развернуты в облаке, например AWS и GCP, доступ к которым можно получить с помощью мобильных устройств с помощью API.
- Развертывание на устройстве: здесь модель развертывается на самом устройстве, и устройство использует ее для локальной обработки без необходимости подключения к центральному серверу.
- Гибридное развертывание: здесь модель развертывается как в облаке, так и на устройстве. Устройство отправляет данные в облако для обработки и получает результаты обратно.
Источник: ЧатГПТ
#машинное обучение #наука о данных #развертывание