Las mejores prácticas de implementación del modelo ML

1. ¿Cómo las empresas implementan modelos ML??
2. ¿Cuánto tiempo se tarda en implementar un modelo ML??
3. ¿Cuál es la mejor práctica ML de la tubería??
4. ¿Qué es el ciclo de vida de MLOPS??
5. ¿Qué es el flujo de trabajo de MLOPS??
6. ¿Cuáles son los principales 3 tipos de modelos ML *?
7. ¿Cómo se despliega un gran modelo de aprendizaje profundo??
8. ¿Qué problemas resuelven los MLOP??

¿Cómo las empresas implementan modelos ML??

La forma más sencilla de implementar un modelo de aprendizaje automático es crear un servicio web para la predicción. En este ejemplo, utilizamos el marco web de Flask para envolver un clasificador de bosque aleatorio simple construido con Scikit-Learn. Para crear un servicio web de aprendizaje automático, necesita al menos tres pasos.

¿Cuánto tiempo se tarda en implementar un modelo ML??

Lo que se dedica a crear un modelo de aprendizaje automático. , El 50% de los encuestados dijo que tardó 8-90 días en implementar un modelo, con solo el 14% diciendo que podrían desplegarse en menos de una semana.

¿Cuál es la mejor práctica ML de la tubería??

La mejor práctica para los proyectos de ML es trabajar en un caso de uso de ML a la vez. Además, la fase de diseño tiene como objetivo inspeccionar los datos disponibles que se necesitarán para entrenar nuestro modelo y especificar los requisitos funcionales y no funcionales de nuestro modelo ML.

¿Qué es el ciclo de vida de MLOPS??

MLOPS ahora abarca todo el ciclo de vida de ML, que incluye: el ciclo de vida de desarrollo de software e integración con generación de modelos, incluida la integración y entrega continua; despliegue; orquestación; gobernancia; monitoreo de la salud y el diagnóstico; y análisis de métricas comerciales.

¿Qué es el flujo de trabajo de MLOPS??

Flujo de trabajo de MLOPS

El término "flujo de trabajo" significa una serie de actividades que son necesarias para completar una tarea. Del mismo modo, en el dominio de MLOPS, el flujo de trabajo gira en torno a las soluciones de construcción que involucran el aprendizaje automático a escala industrial.

¿Cuáles son los principales 3 tipos de modelos ML *?

Amazon ML admite tres tipos de modelos ML: clasificación binaria, clasificación multiclase y regresión.

¿Cómo se despliega un gran modelo de aprendizaje profundo??

Hay muchas formas diferentes de implementar modelos de aprendizaje profundo como una aplicación web mediante el uso de marcos de Python como Streamlit, Flask y Django. Luego, cree una API REST para el servicio de modelos utilizando Flask Restful para interactuar con otras aplicaciones en línea y haga que su modelo actúe a tiempo cuando se llama.

¿Qué problemas resuelven los MLOP??

Las soluciones de MLOPS ayudan a monitorear y administrar el uso del modelo continuamente, su consumo y resultados para garantizar que la precisión, el rendimiento y otros resultados generados por ese modelo sean aceptables. Gobernanza del modelo: los modelos que se utilizan en el mundo real deben ser confiables.