Rozdział 19. Wielkoskalowe uczenie i wdrażanie modeli TensorFlow
Co robimy, gdy uda nam się już utworzyć cudowny model uzyskujący zdumiewające prognozy? Wiadomo, umieszczamy go w środowisku produkcyjnym! Proces ten może ograniczać się do przetwarzania grupy danych przez model i być może napisania skryptu uruchamiającego ten model co noc. Często jednak mamy do czynienia ze znacznie bardziej skomplikowanymi sytuacjami. Wiele elementów infrastruktury może wymagać dostępu do bieżących danych, co najprawdopodobniej będzie oznaczało konieczność umieszczenia modelu w usłudze sieciowej — w ten sposób dowolna część infrastruktury może przepytywać model w dowolnym momencie za pomocą prostego interfejsu API REST (lub innego protokołu), o czym wiesz już ...
Get Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow 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.
