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Video: ¿Cómo se implementa un modelo predictivo?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
A continuación, se incluyen cinco pasos de mejores prácticas que puede seguir al implementar su modelo predictivo en producción
- Especifique los requisitos de desempeño.
- Algoritmo de predicción independiente de Modelo Coeficientes.
- Desarrolle pruebas automatizadas para su Modelo .
- Desarrolle una infraestructura de back-testing y now-testing.
- Desafío luego prueba Modelo Actualizaciones.
Además, ¿qué significa desplegar un modelo?
Despliegue del modelo . El concepto de despliegue en ciencia de datos se refiere a la aplicación de un modelo para la predicción utilizando nuevos datos. Dependiendo de los requisitos, el despliegue La fase puede ser tan simple como generar un informe o tan compleja como implementar un proceso de ciencia de datos repetible.
También sepa, ¿cómo se implementa en producción? Con eso en mente, hablemos de algunas formas de implementar sin problemas en producción sin arriesgar la calidad.
- Automatice tanto como sea posible.
- Cree y empaque su aplicación solo una vez.
- Implemente de la misma manera todo el tiempo.
- Implemente utilizando indicadores de funciones en su aplicación.
- Implemente en lotes pequeños y hágalo con frecuencia.
Con respecto a esto, ¿cómo se implementan los modelos de AA en producción?
Implemente su primer modelo de aprendizaje automático en producción con una simple pila tecnológica
- Entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático en un sistema local.
- Envolviendo la lógica de inferencia en una aplicación de matraz.
- Uso de Docker para contener la aplicación del matraz.
- Alojar el contenedor de la ventana acoplable en una instancia de AWS ec2 y consumir el servicio web.
¿Cómo se implementan los modelos de aprendizaje profundo?
Implementa tu modelo
- Haga clic en la pestaña Implementar.
- Selecciona la carrera de entrenamiento.
- Ingrese el nombre del servicio.
- Elija si desea implementarlo en su instancia (puede ser web o local, como el clúster de su empresa) o en una instancia remota (como AWS, GCP, Azure, etc.)
- Haga clic en el botón Implementar.
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