В этой статье я опишу процесс развертывания модели машинного обучения с использованием FastAPI в Docker. Основная цель этого проекта — узнать о создании и запуске веб-сайта вывода машинного обучения в Docker. Контекст, Модель, используемая в этом проекте, представляет собой регрессионную модель для прогнозирования возраста морского ушка. Я построил ее с использованием алгоритма многослойного персептрона из Scikit Learn. Кстати, я построил эту модель для завершения проекта третьего..

Доступно ограниченное количество статей, демонстрирующих полный комплексный проект машинного обучения. Кроме того, некоторые из них прекращают работу сразу после контейнеризации своего приложения или API. Однако также важно делиться своей работой и проектами с остальным миром, чтобы люди могли легко получить доступ к вашему API или приложению. Поэтому цель настоящей статьи — представить разработку приложения, размещенного на Google Cloud Platform и доступного как для настольных..

Вводное руководство, которое поможет вам запустить в производство более мощную модель Если вы специалист по данным или начинающий, вы, вероятно, слышали, что большинство моделей машинного обучения не доходят до стадии производства ( Статья о венчурном успехе ). Для этого есть причины, но можно утверждать, что текущий путь обучения науке о данных сосредоточен на построении модели машинного обучения и улучшении показателей. Хотя эти вещи важны, внедрение вашей модели в производство —..

Опубликуйте API машинного обучения в Интернете примерно за… 15 минут Вы работали над своим приложением машинного обучения, и скоро появится живая демонстрация. Вы хотели отправить его на Github, добавить Docker и провести рефакторинг кода, но вчера вы потратили весь день на какую-то глупую pickle ошибку, которую до сих пор не понимаете. Теперь у вас всего 1 час до презентации, и ваше приложение машинного обучения должно быть доступно в Интернете. Вам просто нужно получить доступ к..

Пошаговое руководство по обслуживанию контейнерной модели машинного обучения (ML) с использованием FastAPI и Docker. В моем предыдущем руководстве мы рассмотрели создание конечных точек для обслуживания модели машинного обучения ( ML ) для классификатора изображений с использованием Python. и FastAPI . В этом последующем руководстве мы сосредоточимся на контейнеризации модели с помощью докера при обслуживании через FastAPI. Если вы следовали моему последнему..