Что такое развертывание модели машинного обучения (ML)?

Вы когда-нибудь задумывались, как ваша электронная почта легко классифицирует сообщения как основные, социальные или спам? или как Netflix отображает предложения, основанные на том, что вы, скорее всего, будете смотреть? Это экземпляры моделей машинного обучения, которые были развернуты.

Когда модель машинного обучения развернута, мы можем сказать, что она введена в действие в соответствии с предполагаемым вариантом использования. Проще говоря, модель будет развернута в существующей производственной среде, где она может получать входные данные и возвращать выходные данные, чтобы принимать практические решения и прогнозы на основе данных.

Развертывание машинного обучения — один из последних этапов жизненного цикла машинного обучения; без него модель просто демонстрационный проект.

Развертывание модели машинного обучения — непростой процесс, поэтому перед развертыванием окончательной модели необходимо выполнить несколько шагов. Это усложняет процесс и является одной из причин, по которой 87% моделей машинного обучения никогда не попадают в производство, по данным VentureBeat. Немногие модели, которые поступают в производство, занимают много времени, так как качество и эффективность должны постоянно контролироваться. Эти модели хорошо спланированы, чтобы управлять временем.

Как вы эффективно планируете разработку модели для развертывания? Во-первых, вы закончите эту статью 😊

Основные моменты, которые следует учитывать перед разработкой модели машинного обучения

Поскольку на основе разрабатываемой модели в игру вступает слишком много переменных, трудно включить все факторы, которые необходимо учитывать; однако далее подчеркиваются наиболее важные факторы, которые следует учитывать при планировании разработки модели.

  1. Где вы будете хранить свои данные. Инструмент хранения и размер данных имеют большое значение, поскольку огромные наборы данных требуют большей вычислительной мощности для обработки и оптимизации модели. При разработке модели также необходимо изучить, как будут извлекаться данные, будь то в режиме реального времени или в виде пакетов.
  2. Используемые платформы и инструменты. Этим будет определяться инструмент, используемый для развертывания и обучения модели. При выборе инструмента учитывайте поставленную задачу и платформы, которые может поддерживать инструмент. Некоторые из технологий, используемых для установки моделей ML, включают ML Flow, Tensor Flow, AWS Lambda, Google Cloud и многие другие.
  3. Как будет получена обратная связь от модели, получение обратной связи от моделей может предупредить вас о таких проблемах, как ползучая предвзятость и перекос в обучении.
  4. Зависимости данных при развертывании моделей — какие конвейеры данных потребуются для обучения и обслуживания моделей.

После планирования модели модель разрабатывается в соответствии с приведенными выше рекомендациями. После создания модель несколько раз оптимизируется, тестируется и переобучается, пока не будет готова к развертыванию.

Развертывание модели сильно зависит от цели модели. Если модель была создана для исследовательских целей, ее можно опубликовать и совместно использовать в интернет-репозиториях для облегчения будущего сотрудничества. Если же модель создавалась для бизнеса или автоматизации задач, ее можно развернуть через веб-сервисы и облачные сервисы. Крайне важно часто оценивать модель и обновлять ее новыми обучающими данными, чтобы модель работала положительно.

Хотя развертывание модели машинного обучения не является сложной процедурой, она может быть сложной в зависимости от создаваемой модели. Ниже приведен краткий обзор процесса развертывания модели:

  1. Модель должна быть перенесена в развернутую среду, где она будет иметь доступ к необходимым ресурсам, а также к источнику данных, из которого она будет извлекать данные.
  2. Затем модель будет интегрирована в процесс. Это может включать предоставление доступа к нему с ноутбука конечного пользователя через API или интеграцию с программным обеспечением, которое конечный пользователь уже использует.
  3. Пользователи модели должны быть проинструктированы о том, как активировать ее, получить доступ к ее данным и оценить ее результаты.

Заключение

Теперь мы знаем, что такое развертывание модели, его важность и шаги, которые необходимо предпринять при разработке модели, которые могут положительно или отрицательно повлиять на ее развертывание. Мы также осознали факторы, которые следует учитывать, и процессы развертывания модели.