Modelin yerləşdirilməsi necə həyata keçirilir?

Bir modeli yerləşdirmək, öyrədilmiş maşın öyrənmə modelini inkişaf mühitindən istehsal mühitinə köçürmə prosesidir; burada o, real vaxtda proqnozlar və ya toplu işləmə üçün istifadə olunacaq.

Yerləşdirmənin əsas mərhələləri:

1. Modeli hazırlamaq: modeli yükləmək üçün əlverişli formatda saxlamaq (məsələn, pickle, ONNX, TensorFlow SavedModel).
2. İnfrastruktur seçmək: bu, bulud xidməti (AWS SageMaker, Google AI Platform), konteynerlər (Docker, Kubernetes) və ya API ilə server ola bilər.
3. Xidməti yerləşdirmək: giriş məlumatlarını qəbul edən və proqnozlar verən REST və ya gRPC API yaratmaq.
4. Test etmək: modelin istehsal mühitində düzgün işlədiyini yoxlamaq.
5. İzləmə: modelin performansını, cavab vaxtını, proqnoz keyfiyyətini izləmək və lazım gəldikdə geri alma.

Flask ilə sadə model yerləşdirmə nümunəsi:

from flask import Flask, request, jsonify
import pickle

app = Flask(__name__)

# Modeli yükləmək
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['data']
    prediction = model.predict([data])
    return jsonify({'prediction': prediction[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Beləliklə, yerləşdirmə modelin hazırlanması, infrastrukturun qurulması və istehsalda stabil işləmənin təmin edilməsini əhatə edir.