Введение

Развертывание модели — это процесс предоставления обученной модели машинного обучения для использования в производственной среде. Это может включать в себя все: от создания REST API для обслуживания модели до развертывания модели для облачная платформа.

Развертывание модели — важный шаг на пути внедрения моделей машинного обучения в реальный мир. Без развертывания модель можно использовать только для экспериментов и нельзя использовать для реальных прогнозов или решений. Развертывание моделей позволяет организациям интегрировать модели машинного обучения в свои существующие системы и рабочие процессы, что дает им конкурентное преимущество.

Важность развертывания модели невозможно переоценить. Это то, что позволяет организациям превращать идеи и прогнозы, созданные их моделями, в действенные результаты. Это может привести к экономии средств, повышению эффективности и даже новым потокам доходов.

В этом блоге мы будем изучать процесс развертывания моделей машинного обучения, включая различные типы развертывания, подготовку модели к развертыванию, а также платформы и инструменты, доступные для развертывания. Кроме того, мы обсудим важность мониторинга и обслуживания для обеспечения актуальности и точности развернутых моделей. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным или ИТ-специалистом, к концу этого блога у вас будет четкое представление о процессе развертывания модели и доступных инструментах для его реализации.

Типы развертывания модели

Когда дело доходит до развертывания моделей машинного обучения, доступно несколько различных вариантов. В этом разделе мы обсудим три основных типа развертывания: локальное, облачное и пограничное.

Под локальным развертыванием понимается развертывание модели на собственном оборудовании и инфраструктуре организации. Это может включать развертывание модели на сервере в собственном центре обработки данных организации или на устройстве в собственном оборудовании организации. сеть. Локальное развертывание выгодно для организаций, у которых есть конфиденциальные данные, которые нельзя хранить в облаке, или для организаций, которые предъявляют строгие требования к соответствию.

Облачное развертывание, с другой стороны, предполагает развертывание модели на облачной платформе, такой как AWS SageMaker, Microsoft Azure ML или Google Cloud ML Engine. Облачное развертывание часто является предпочтительным. вариант для организаций, у которых нет ресурсов для обслуживания собственной инфраструктуры или которые не хотят вкладывать средства в аппаратное и программное обеспечение, необходимое для локального развертывания.

Пограничное развертывание — это когда модели развертываются на границе сети, ближе к устройству, на котором создаются данные. Это особенно полезно, когда данные создаются в среде с ограниченным подключение или высокая задержка. Первичное развертывание также можно использовать для уменьшения объема данных, которые необходимо отправить в облако для обработки.

При принятии решения о том, какой тип развертывания лучше всего подходит для вашей организации, важно учитывать такие факторы, как конфиденциальность данных, требования соответствия и ресурсы, доступные для обслуживания инфраструктуры. Локальное развертывание лучше всего подходит для организаций с конфиденциальными данными и строгими требованиями соответствия, облачное развертывание лучше всего подходит для организаций, у которых нет ресурсов для обслуживания собственной инфраструктуры и пограничное развертывание лучше всего подходит для организаций, которые генерируют данные в среде с ограниченным подключением или высокой задержкой.

В заключение, каждый тип развертывания имеет свой собственный набор преимуществ и недостатков. Важно учитывать конкретные требования вашей организации и характеристики вашей модели, чтобы решить, что лучше всего подходит для вашей организации.

Подготовка модели к развертыванию

Подготовка модели машинного обучения к развертыванию — важный этап процесса развертывания. Перед развертыванием модели необходимо выполнить несколько ключевых задач, включая очистку и предварительную обработку данных, точную настройку модель, сохранение и экспорт модели и создание REST API.

Во-первых, важно очистить и предварительно обработать данные, которые будут использоваться для прогнозирования развернутой модели. К ним относятся такие задачи, как обработка отсутствующих данных, удаление выбросов и нормализация данных. Очистка и предварительная обработка данных гарантируют, что модель делает прогнозы на основе точных и надежных данных.

Затем важно точно настроить модель, чтобы убедиться, что она хорошо работает в производственной среде. Это может включать настройку гиперпараметров модели, переобучение модели с новыми данными или даже использование другой архитектуры модели. Точная настройка модели гарантирует, что она будет хорошо выполнять конкретную задачу, для которой она будет развернута.

После точной настройки модели важно сохранить и экспортировать модель в формате, который можно использовать для развертывания. Это могут быть такие форматы, как TensorFlow SavedModel, ONNX или даже файл рассола Python. Сохранение и экспорт модели в формате, удобном для развертывания, важно для простой интеграции с развернутой системой.

Наконец, важно создать REST API, который можно использовать для прогнозирования развернутой модели. REST API позволяет другим системам и приложениям взаимодействовать с развернутой моделью и делать прогнозы на основе новых данных. Создание REST API — важный шаг в обеспечении доступности развернутой модели для использования в производственной среде.

В заключение, подготовка модели машинного обучения к развертыванию требует выполнения нескольких ключевых задач. Очистка и предварительная обработка данных, точная настройка модели, сохранение и экспорт модели, а также создание REST API — все это важные шаги в процессе развертывания. Выполняя эти задачи, вы можете убедиться, что развернутая модель точна, надежна и легко интегрируется в существующие системы и рабочие процессы.

Платформы развертывания

Когда дело доходит до развертывания модели машинного обучения, доступно несколько различных платформ. В этом разделе мы обсудим некоторые из наиболее популярных платформ развертывания, включая TensorFlow Serving, AWS SageMaker, Microsoft Azure ML и Google Cloud ML Engine.

TensorFlow Serving — это платформа с открытым исходным кодом для развертывания моделей TensorFlow. Она позволяет легко развертывать модели в производственной среде, поддерживает несколько версий моделей и может обрабатывать несколько выводов одновременно. TensorFlow Serving — отличный вариант для организаций, которые уже используют TensorFlow для своих моделей машинного обучения.

AWS SageMaker – это облачная платформа для развертывания моделей машинного обучения. Она позволяет легко развертывать модели, а также предоставляет различные инструменты для обучения, настройки и мониторинга моделей. SageMaker — отличный вариант для организаций, которые уже используют AWS для своей инфраструктуры.

Microsoft Azure ML — это еще одна облачная платформа для развертывания моделей машинного обучения. Она предоставляет множество инструментов для развертывания, управления и мониторинга моделей, а также поддерживает несколько языков программирования. Azure ML — отличный вариант для организаций, которые уже используют Microsoft Azure для своей инфраструктуры.

Google Cloud ML Engine — это облачная платформа для развертывания моделей машинного обучения. Она предоставляет множество инструментов для развертывания моделей, управления ими и мониторинга, а также поддерживает несколько языков программирования. Google Cloud ML Engine — отличный вариант для организаций, которые уже используют Google Cloud для своей инфраструктуры.

При выборе платформы развертывания важно учитывать ресурсы и инфраструктуру, которые уже есть в вашей организации. Если вы уже используете TensorFlow для своих моделей машинного обучения, TensorFlow Serving может быть лучшим вариантом. Точно так же, если вы уже используете AWS, Azure или Google Cloud для своей инфраструктуры, тогда SageMaker, Azure ML или Google Cloud ML Engine могут быть лучшими вариантами соответственно.

В заключение, существует несколько различных платформ для развертывания моделей машинного обучения, каждая из которых имеет свой набор преимуществ и недостатков. TensorFlow Serving, AWS SageMaker, Microsoft Azure ML и Google Cloud ML Engine — популярные варианты, которые организации могут использовать для развертывания своих моделей. Принимая во внимание ресурсы и инфраструктуру, которые уже есть в вашей организации, вы можете выбрать лучшую платформу для развертывания своих моделей машинного обучения.

Мониторинг и обслуживание

Развертывание модели машинного обучения — это только первый шаг к ее внедрению в производственную среду. После развертывания модели важно отслеживать и поддерживать ее, чтобы она продолжала работать хорошо и делать точные прогнозы. В этом разделе мы обсудим важность мониторинга и обслуживания, включая настройку мониторинга и ведения журнала, обновление и поддержку развернутой модели, а также управление версиями и откатами.

Во-первых, важно настроить мониторинг и ведение журнала для развернутой модели. Сюда входят такие показатели отслеживания, как количество сделанных прогнозов, точность прогнозов и время отклика модели. Мониторинг и ведение журнала могут помочь выявить любые проблемы с развернутой моделью, такие как снижение точности или увеличение времени отклика.

Далее важно обновлять и поддерживать развернутую модель. Это может включать переобучение модели с использованием новых данных, настройку гиперпараметров модели или даже замену модели на новую. Обновление и обслуживание развернутой модели гарантирует, что она будет продолжать работать хорошо и делать точные прогнозы.

Наконец, важно управлять версиями и откатами. Это включает в себя создание версий развернутой модели и отслеживание того, какая версия развернута в данный момент. Это также включает в себя наличие плана отката к предыдущей версии модели в случае проблем с текущей версией. Управление версиями и откатами может помочь свести к минимуму влияние любых проблем с развернутой моделью и гарантировать, что развернутая модель всегда будет самой точной и надежной доступной версией.

В заключение следует отметить, что мониторинг и обслуживание необходимы для обеспечения того, чтобы развернутая модель машинного обучения продолжала хорошо работать и делать точные прогнозы. Настройка мониторинга и ведения журнала, обновление и обслуживание развернутой модели, а также управление версиями и откатами — все это важные задачи, которые необходимо выполнить для обеспечения бесперебойной работы развернутой модели. Регулярно отслеживая и поддерживая развернутую модель, вы можете убедиться, что она продолжает предоставлять ценную информацию и прогнозы для вашей организации.

Заключение

В заключение, развертывание модели является важным шагом на пути внедрения моделей машинного обучения в реальный мир. Это позволяет организациям интегрировать модели машинного обучения в свои существующие системы и рабочие процессы, тем самым обеспечивая им конкурентное преимущество. В этом блоге мы обсуждали различные аспекты развертывания модели, включая различные типы развертывания, подготовку модели к развертыванию, а также платформы и инструменты, доступные для развертывания. Кроме того, мы обсудили важность мониторинга и обслуживания для обеспечения актуальности и точности развернутых моделей.

Чтобы обобщить ключевые моменты, затронутые в этом блоге, мы обсудили:

  • Важность развертывания модели в реальных приложениях
  • Различные типы развертывания: локальное, облачное и пограничное.
  • Подготовка модели к развертыванию: очистка и предварительная обработка данных, тонкая настройка модели, сохранение и экспорт модели, создание REST API.
  • Популярные платформы развертывания: TensorFlow Serving, AWS SageMaker, Microsoft Azure ML и Google Cloud ML Engine.
  • Важность мониторинга и обслуживания для обеспечения точности и надежности развернутых моделей.

Область развертывания моделей постоянно развивается, и появляются новые достижения. Некоторые из будущих тенденций и достижений в развертывании моделей включают:

Автоматизированное развертывание моделей. Платформы и инструменты машинного обучения становятся все более автоматизированными, что позволяет быстрее и эффективнее развертывать модели.

Пограничные вычисления. Пограничные вычисления становятся все более популярными, что позволяет развертывать модели в средах с ограниченным подключением или высокой задержкой.

Объяснимый ИИ. Все больше внимания уделяется тому, чтобы сделать модели машинного обучения более объяснимыми, что будет важно для развертывания в чувствительных и регулируемых отраслях.

В заключение в этом блоге представлен обзор ключевых концепций и рекомендаций по развертыванию моделей машинного обучения. Понимая различные типы развертывания, подготавливая модель для развертывания, а также доступные платформы и инструменты, организации могут принимать обоснованные решения и выбирать наилучший подход для своих конкретных потребностей. Кроме того, регулярно отслеживая и поддерживая развернутые модели, организации могут гарантировать, что они будут продолжать предоставлять ценную информацию и прогнозы. Благодаря тенденции к автоматизации и периферийным вычислениям развертывание моделей станет более эффективным и доступным, что упростит организациям внедрение машинного обучения в свою деятельность.

Счастливого обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий Github.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение/глубокое обучение/НЛП/компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.