描述如何部署机器学习模型.
机器学习模型可以根据应用程序的要求和现有的基础设施进行多种部署.在部署机器学习模型时,以下是需要考虑的一些步骤: 1.模型选择:经评估各种机器学习模型后,选择最有效解决问题的机器学习模型. 2.模型完成和保存:一旦选择了,应在整个数据集上进行训练并保存到未来使用.模型可以作为一个序列对象保存,以片文件或h5文件等格式. 3.基础设施准备:模型可以根据组织的偏好重新部署在本地或云端.一些流行的机器学习模型提供商包括Web Services (AWS),Microsoft Azure和Google (). 选择模型后,选择最有效解决问题. 2.模型完成和保存:一旦选择了,应在整个数据集上进行训练并保存到未来使用. 模型可以作为一个序列对象保存,在片文件或h5文件等格式. 3.基础设施准备:模型可以根据组织的偏好重新部署在本地或云端.一些流行的机器学习模型提供商包括Web Services (AWS),Microsoft Azure和Google (). 云计算平台可能会确保提供必要的软件和数据. 4. 系统准备模型可以通过建立和整合系统,并持续地监测机器学习模型. 模型可以通过建立和监测系统,并持续地提供准确的数据. 系统准备模型可以通过 API 提供准确的模型,并持续地监控和更新现有的机器学习模型.