Machine Learning Model Deployment

Що таке розгортання моделі машинного навчання?

Процес встановлення моделі ML в робочому стані вважається розгортанням машинного навчання. Розгортання моделі ШН може відбуватися за різними сценаріями і часто пов'язане з додатками через API. Методи розгортання моделей машинного навчання є критично важливим кроком для отримання операційних переваг.

Оскільки моделі машинного навчання часто будуються офлайн або локально, їх потрібно розгорнути, перш ніж використовувати з реальними даними. Data scientist може розробити кілька моделей, деякі з яких ніколи не будуть розгорнуті. Створення цих моделей може зайняти багато часу і коштувати дорого.

• Розгортання ML-моделі є завершальним етапом для того, щоб організація почала отримувати віддачу від інвестицій.

Однак перехід від локальних умов до практичного застосування може бути складним. Моделі можуть потребувати спеціалізованої інфраструктури і повинні постійно підтримуватися для забезпечення їхньої подальшої корисності. Як наслідок, розгортання системи протидії відмиванню коштів має бути ретельно продуманим, щоб бути ефективним і раціональним.

4 кроки для розгортання машинного навчання

Розгортання ML може бути складною операцією, яка залежить від системного середовища та типу використовуваної моделі машинного навчання. Кожна організація, швидше за все, має встановлені процедури DevOps, які потрібно буде модифікувати, щоб пристосувати їх до розгортання ML. З іншого боку, базова процедура розгортання моделей ML у контейнерному середовищі складатиметься з чотирьох основних компонентів.

1. У навчальному середовищі розробити та спроектувати модель.
2. Тестувати та налагодити код перед розгортанням.
3. Підготуватися до розгортання контейнера.
4. Після розгортання машинного навчання спланувати постійний моніторинг та обслуговування.
5. У навчальному середовищі розробити модель машинного навчання.

Багато різних моделей машинного навчання, як правило, створюються і розробляються фахівцями з аналізу даних, і лише деякі з них доходять до етапу розгортання. Моделі часто будуються в локальному або автономному контексті з використанням навчальних даних. Існує кілька видів процедур машинного навчання для побудови різних моделей. Вони змінюються залежно від завдання, для якого навчається алгоритм. Приклади включають контрольоване машинне навчання, яке навчає модель на маркованих наборах даних, і неконтрольоване машинне навчання, яке виявляє закономірності і тенденції в даних.

Моделі машинного навчання можуть використовуватися бізнесом для різних цілей. Впорядкування нудних адміністративних процедур, точне налаштування маркетингових кампаній, підвищення ефективності системи або завершення початкових етапів досліджень і розробок - ось деякі приклади. Класифікація та розподіл необроблених даних на певні групи є важливим застосуванням. Після того, як модель навчена і працює з певною надійністю на навчальних даних, вона готова до розгортання.

• Код протестований і готовий до розгортання

Наступним етапом є визначення того, чи є код достатньо якісним для розгортання. Це робиться для того, щоб переконатися, що модель працює в новому реальному контексті, а також для того, щоб інші члени організації розуміли процес створення моделі. Фахівець з даних, швидше за все, створив модель в автономному режимі. Як наслідок, для розгортання в реальному часі код потрібно буде ретельно вивчити і оптимізувати, де це можливо.

Точне пояснення результатів моделювання є важливим аспектом процесу моніторингу машинного навчання. Для того, щоб результати і прогнози були прийняті в комерційному контексті, необхідно мати чітке уявлення про прогрес.

• Підготуйте модель до розгортання контейнера

Контейнеризація - ефективний метод розгортання машинного навчання. Контейнери ідеально підходять для розгортання і можуть розглядатися як тип візуалізації операційної системи. Оскільки контейнери спрощують масштабування, вони є популярною платформою для розгортання та розробки ML. Контейнерне програмне забезпечення також спрощує оновлення або розгортання певних частин моделі. Це зменшує ймовірність недоступності всієї моделі та підвищує ефективність обслуговування.

• Поза межами впровадження машинного навчання

Складне розгортання системи протидії відмиванню грошей передбачає більше, ніж просто забезпечення того, щоб модель спочатку працювала в реальних умовах. Для того, щоб модель працювала успішно та ефективно, потрібне постійне управління. Окрім розробки моделей машинного навчання, впровадження механізмів моніторингу та розгортання моделі може бути складним завданням. Однак це важливий компонент подальшого успіху розгортання ML, і моделі можна постійно оптимізувати, щоб мінімізувати дрейф даних або викиди.