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- Welche Amazon -Dienste werden verwendet, um maschinelles Lernmodelle im Maßstab bereitzustellen?
- Wie setzen Sie große Deep -Learning -Modelle mit großer Größe in Produktion ein??
- Welche Bereitstellungsmodelle stehen für Cloud zur Verfügung?
- Welches Bereitstellungsmodell hilft bei der Behandlung von Clouds?
- Was ist ein skalierbares ML -Modell?
- Was ist Skalierbarkeit des ML -Modells?
- Wie wird die Skalierung in ML erledigt??
- Was ist Bereitstellungsprozess im maschinellen Lernen??
Welche Amazon -Dienste werden verwendet, um maschinelles Lernmodelle im Maßstab bereitzustellen?
Amazon Sagemaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der jedem Entwickler und Datenwissenschaftler die Möglichkeit bietet, maschinelles Lernmodelle schnell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
Wie setzen Sie große Deep -Learning -Modelle mit großer Größe in Produktion ein??
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, um Deep -Learning -Modelle als Web -App einzusetzen, indem Python -Frameworks wie Streamlit, Flask und Django verwendet werden. Erstellen Sie dann eine REST -API für den Modelldienst mit Flask RESTful, um mit anderen Anwendungen online zu interagieren, und lassen Sie Ihr Modell rechtzeitig reagieren, wenn es aufgerufen wird.
Welche Bereitstellungsmodelle stehen für Cloud zur Verfügung?
Es gibt vier Cloud -Bereitstellungsmodelle: öffentlich, privat, Gemeinschaft und Hybrid. Jedes Bereitstellungsmodell wird nach dem Ort definiert, an dem sich die Infrastruktur für die Umwelt befindet.
Welches Bereitstellungsmodell hilft bei der Behandlung von Clouds?
Die private Cloud ist das primäre Bereitstellungsmittel in einem Cloud -Bursting -Modell, wobei öffentliche Cloud -Ressourcen in Zeiten eines erhöhten Verkehrs verwendet werden. Wenn eine private Cloud ihre Ressourcenkapazität erreicht, richtet sich der Überlaufverkehr auf eine öffentliche Cloud ohne Serviceunterbrechung.
Was ist ein skalierbares ML -Modell?
Überblick. Skalierbares maschinelles Lernen tritt auf, wenn Statistiken, Systeme, maschinelles Lernen und Data Mining zu flexiblen, häufig nichtparametrischen und skalierbaren Techniken zur Analyse großer Datenmengen im Internet -Maßstab kombiniert werden.
Was ist Skalierbarkeit des ML -Modells?
Skalierbarkeit maschinelles Lernens bezieht sich auf Skalierung von ML-Anwendungen.
Wie wird die Skalierung in ML erledigt??
Feature Scaling ist eine Technik, um die in den Daten in einem festgelegten Bereich vorhandenen unabhängigen Funktionen zu standardisieren. Es wird während der Datenvorverarbeitung durchgeführt. Arbeiten: Bei einem Datensatz mit Merkmalen, Gehalt, BHK-Apartment mit der Datengröße von 5000 Personen, wobei jeweils diese unabhängigen Datenfunktionen verfügen.
Was ist Bereitstellungsprozess im maschinellen Lernen??
Die Modellbereitstellung ist der Prozess der Implementierung eines voll funktionsfähigen Modells für maschinelles Lernen in Produktion, bei dem Vorhersagen basierend auf Daten vorliegen können. Benutzer, Entwickler und Systeme verwenden dann diese Vorhersagen, um praktische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
