Le déploiement de modèles, dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), fait référence au processus d'intégration d'un modèle d'apprentissage automatique entraîné dans les systèmes et applications de production, afin d'utiliser les capacités prédictives du modèle pour générer des données en temps réel. -des décisions motivées. Ce processus implique la conversion des algorithmes et modèles abstraits de ML en applications pratiques accessibles et utilisées par les utilisateurs finaux, les parties prenantes de l'entreprise ou d'autres systèmes au sein de l'écosystème d'une organisation.
Le déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique implique généralement trois étapes principales : la formation, la validation et la diffusion. La phase de formation consiste à sélectionner un algorithme approprié, à prétraiter les données, à entraîner le modèle pour faire des prédictions et à optimiser le modèle pour obtenir les meilleures performances. La phase de validation consiste à évaluer le modèle sur la base de mesures de performance et à utiliser diverses techniques, telles que la validation croisée, pour améliorer la précision prédictive du modèle. Pendant la phase de service, le modèle formé et validé est intégré aux systèmes ou applications de production, le rendant accessible aux utilisateurs finaux ou à d'autres systèmes pour prendre des décisions basées sur les données.
Le déploiement de modèles peut être classé en deux types principaux : le déploiement en ligne (en temps réel) et hors ligne (par lots). Le déploiement en ligne permet au modèle de générer des prédictions en temps réel en réponse aux requêtes des utilisateurs ou aux données en streaming, tandis que le déploiement hors ligne génère des prédictions en mode batch, généralement sur une base pré-programmée. Le choix entre ces deux types dépend du cas d'utilisation spécifique et du temps de réponse souhaité pour générer des prédictions.
Le déploiement réussi d’un modèle est une étape critique dans le cycle de vie du développement de l’IA/ML et être capable de déployer et de gérer de manière transparente des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle est nécessaire pour obtenir une valeur tangible et obtenir un retour sur investissement optimal des investissements en IA/ML. Étant donné que la plate no-code AppMaster est conçue pour créer facilement des applications backend, Web et mobiles, elle contribue à simplifier le processus de déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans les environnements de production.
Divers défis peuvent être rencontrés au cours du processus de déploiement du modèle, notamment la gestion des dépendances, le prétraitement des données, la gestion des versions, la surveillance, l'évolutivité et les performances. L'un des défis majeurs consiste à maintenir la cohérence entre l'environnement de développement et l'environnement de production, car des écarts peuvent entraîner des problèmes de performances du modèle et même rendre le modèle inutilisable. AppMaster peut aider à relever ces défis en générant des applications exécutables et évolutives basées sur Go, Vue3, Kotlin et Jetpack Compose pour Android ou SwiftUI pour IOS, garantissant ainsi la cohérence dans les différents environnements.
Afin de rationaliser le processus de déploiement de modèles, les organisations utilisent souvent des outils, des cadres et des plates-formes qui peuvent simplifier les complexités et minimiser les compétences requises pour déployer des modèles ML. AppMaster, en tant que plateforme complète no-code, permet aux utilisateurs de tirer parti de ses capacités étendues pour créer, tester, optimiser, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique avec un minimum d'effort, permettant même à un seul développeur citoyen de créer une solution logicielle complète. En fournissant une interface intuitive drag-and-drop pour la conception d'applications backend, Web et mobiles, AppMaster accélère les processus de développement et de déploiement tout en réduisant les coûts et en éliminant la dette technique.
De plus, AppMaster génère des applications à partir de zéro chaque fois qu'une modification est apportée aux plans, garantissant ainsi qu'il n'y a pas de dette technique dans le système. Cela signifie que même les utilisateurs non techniques peuvent expérimenter différentes configurations, algorithmes et modèles dans un environnement sans risque. La plate-forme prend en charge l'intégration avec n'importe quelle base de données compatible Postgresql comme stockage de données principal et offre un backend sans état, ce qui rend les applications AppMaster incroyablement évolutives et adaptées aux grandes entreprises et aux cas d'utilisation à forte charge.
Pour résumer, le déploiement de modèles dans le contexte de l'IA/ML fait référence à l'intégration transparente de modèles d'apprentissage automatique formés dans les systèmes, applications ou services de production. Cette étape intégrante du cycle de vie du développement ML permet aux organisations d'extraire des informations précieuses et de prendre des décisions basées sur les données en temps réel ou en mode batch. La plateforme no-code AppMaster aide à surmonter les défis courants associés au déploiement de modèles de ML, en rationalisant le processus pour fournir aux organisations des solutions d'IA/ML plus rapides, plus rentables et plus fiables.
