Rozdział 9. Instalowanie modeli w środowisku produkcyjnym
W poprzednich rozdziałach pokazaliśmy, jak uczyć i optymalizować modele. W tym rozdziale przechodzimy od rozwoju modelu w laboratorium do instalowania go w środowisku produkcyjnym. Wyjaśniamy tu, jak instalować, optymalizować, skalować i monitorować modele na potrzeby aplikacji i zastosowań biznesowych.
Zainstalujemy model, aby udostępniał predykcje w czasie rzeczywistym. Pokażemy też, jak generować predykcje wsadowo w trybie offline. Jeśli chodzi o predykcje w czasie rzeczywistym, model zainstalujemy w punktach końcowych platformy SageMaker. Omówimy najlepsze praktyki i strategie instalowania, na przykład wdrażanie „kanarkowe” i wdrażanie niebieski-zielony. Pokażemy, jak testować i porównywać ...
Get Inżynieria danych na platformie AWS now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
