Implementació de models d'aprenentatge automàtic a Google Cloud Platform (GCP)

Bloc

Implementació de models d'aprenentatge automàtic a Google Cloud Platform (GCP)

El desplegament d’un model d’aprenentatge automàtic (ML) a la producció comença amb la realització del model, que es pot fer de diverses maneres i amb moltes eines.
L'enfocament i les eines utilitzades en l'etapa de desenvolupament són molt importants per garantir la integració fluida de les unitats bàsiques que componen la canonada d'aprenentatge automàtic. Si no es tenen en compte abans d’iniciar un projecte, hi ha moltes possibilitats que acabi amb un sistema ML que tingui una baixa eficiència i una latència elevada.
Per exemple, l'ús d'una funció que ha quedat obsoleta encara pot funcionar, però tendeix a generar avisos i, com a tal, augmenta el temps de resposta del sistema.
El primer que cal fer per garantir aquesta bona integració de totes les unitats del sistema és tenir una arquitectura del sistema (pla) que mostri la integració de cada extrem lògic al sistema. A continuació es mostra l'arquitectura del sistema dissenyada per a aquest mini-projecte.

# google-cloud-platform #kaggle # machine-learning #heartbeat

heartbeat.fritz.ai

Implementació de models d'aprenentatge automàtic a Google Cloud Platform (GCP)

Tren a Kaggle; desplegar-se a Google Cloud. El desplegament d’un model d’aprenentatge automàtic (ML) a la producció comença amb la realització del model, que es pot fer de diverses maneres i amb moltes eines.