人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のコンテキストにおけるモデルのデプロイメントは、モデルの予測機能を利用してリアルタイム データを作成するために、トレーニングされた機械学習モデルを運用システムとアプリケーションに統合するプロセスを指します。 -主導型の決定。このプロセスには、抽象的な ML アルゴリズムとモデルを、エンドユーザー、ビジネス関係者、または組織のエコシステム内の他のシステムがアクセスして使用できる実用的なアプリケーションに変換することが含まれます。
機械学習モデルのデプロイには、通常、トレーニング、検証、提供という 3 つの主要なステップが含まれます。トレーニング フェーズには、適切なアルゴリズムの選択、データの前処理、予測を行うためのモデルのトレーニング、および最高のパフォーマンスを実現するためのモデルの最適化が含まれます。検証フェーズは、パフォーマンス メトリックに基づいてモデルを評価し、相互検証などのさまざまな手法を使用してモデルの予測精度を高めることで構成されます。サービス提供フェーズでは、トレーニングおよび検証されたモデルが実稼働システムまたはアプリケーションに統合され、エンドユーザーまたは他のシステムがデータ駆動型の意思決定を行うためにアクセスできるようになります。
モデルの展開は、オンライン (リアルタイム) 展開とオフライン (バッチ) 展開の 2 つの主なタイプに分類できます。オンライン展開では、モデルはユーザーのクエリやストリーミング データに応じてリアルタイムの予測を生成できますが、オフライン展開では、通常は事前スケジュールに基づいてバッチ モードで予測が生成されます。これら 2 つのタイプのどちらを選択するかは、特定の使用例と、予測を生成するために必要な応答時間によって異なります。
モデルのデプロイを成功させることは、AI/ML 開発ライフサイクルにおける重要なステップであり、AI/ML への投資から具体的な価値を獲得し、最適な ROI を達成するには、機械学習モデルを大規模にシームレスにデプロイおよび管理できることが必要です。 AppMaster no-codeプラットフォームは、バックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションを簡単に作成できるように設計されているため、機械学習モデルを実稼働環境にデプロイするプロセスの簡素化に役立ちます。
モデルの展開プロセスでは、依存関係の管理、データの前処理、バージョン管理、監視、スケーラビリティ、パフォーマンスなど、さまざまな課題に直面する可能性があります。大きな課題の 1 つは、開発環境と運用環境の間の一貫性を維持することです。これは、不一致があるとモデルのパフォーマンスに問題が発生し、モデルが使用できなくなる可能性があるためです。 AppMaster Android の場合は Go、Vue3、Kotlin、 Jetpack Compose 、IOS の場合はSwiftUIに基づいてスケーラブルで実行可能なアプリケーションを生成し、さまざまな環境間での一貫性を確保することで、これらの課題に対処できます。
モデルのデプロイ プロセスを合理化するために、組織は多くの場合、複雑さを簡素化し、ML モデルのデプロイに必要なスキルを最小限に抑えることができるツール、フレームワーク、プラットフォームを使用します。 AppMaster 、包括的なno-codeプラットフォームとして、ユーザーがその広範な機能を活用して最小限の労力で機械学習モデルを作成、テスト、最適化、デプロイ、管理できるようにし、1 人の市民開発者でも完全なソフトウェア ソリューションを作成できるようにします。 AppMaster 、バックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションを設計するための直感的なdrag-and-dropインターフェイスを提供することで、コストを削減し、技術的負債を排除しながら、開発と展開のプロセスをスピードアップします。
さらに、 AppMasterブループリントに変更が加えられるたびにアプリケーションを最初から生成し、システムに技術的負債がないことを保証します。これは、技術者以外のユーザーでも、リスクのない環境でさまざまな構成、アルゴリズム、モデルを実験できることを意味します。このプラットフォームは、プライマリ データ ストレージとして Postgresql 互換データベースとの統合をサポートし、ステートレス バックエンドを提供するため、 AppMasterアプリケーションは驚くほど拡張性が高く、大企業と高負荷のユースケースの両方に適しています。
要約すると、AI/ML のコンテキストにおけるモデルのデプロイメントとは、トレーニングされた機械学習モデルを実稼働システム、アプリケーション、またはサービスにシームレスに統合することを指します。 ML 開発ライフサイクルにおけるこの不可欠なステップにより、組織は貴重な洞察を抽出し、リアルタイムまたはバッチ モードでデータに基づいた意思決定を行うことができます。 AppMaster no-codeプラットフォームは、ML モデルの導入に関連する一般的な課題の克服を支援し、プロセスを合理化して、より高速でコスト効率が高く、信頼性の高い AI/ML ソリューションを組織に提供します。
