Развертывание модели в контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) относится к процессу интеграции обученной модели машинного обучения в производственные системы и приложения с целью использования прогнозирующих возможностей модели для создания данных в реальном времени. -обусловленные решения. Этот процесс включает в себя преобразование абстрактных алгоритмов и моделей ML в практические приложения, к которым могут получить доступ и использовать их конечные пользователи, заинтересованные стороны бизнеса или другие системы в экосистеме организации.
Развертывание модели машинного обучения обычно включает три основных этапа: обучение, проверку и обслуживание. Фаза обучения включает в себя выбор подходящего алгоритма, предварительную обработку данных, обучение модели делать прогнозы и оптимизацию модели для достижения наилучшей производительности. Фаза проверки состоит из оценки модели на основе показателей производительности и использования различных методов, таких как перекрестная проверка, для повышения точности прогнозирования модели. На этапе обслуживания обученная и проверенная модель интегрируется в производственные системы или приложения, что делает ее доступной для конечных пользователей или других систем для принятия решений на основе данных.
Развертывание модели можно разделить на два основных типа: онлайновое (в режиме реального времени) и автономное (пакетное) развертывание. Онлайн-развертывание позволяет модели генерировать прогнозы в реальном времени в ответ на запросы пользователей или потоковые данные, тогда как автономное развертывание генерирует прогнозы в пакетном режиме, обычно по заранее запланированному графику. Выбор между этими двумя типами зависит от конкретного варианта использования и желаемого времени отклика для генерации прогнозов.
Успешное развертывание модели является важнейшим шагом в жизненном цикле разработки AI/ML, а возможность беспрепятственного развертывания моделей машинного обучения и управления ими в любом масштабе необходима для получения ощутимой выгоды и достижения оптимальной рентабельности инвестиций в AI/ML. Поскольку платформа AppMaster no-code предназначена для простого создания серверных, веб- и мобильных приложений, она помогает упростить процесс развертывания моделей машинного обучения в производственных средах.
В процессе развертывания модели могут возникнуть различные проблемы, включая управление зависимостями, предварительную обработку данных, управление версиями, мониторинг, масштабируемость и производительность. Одной из основных проблем является поддержание согласованности между средой разработки и производственной средой, поскольку несоответствия могут привести к проблемам в производительности модели и даже сделать модель непригодной для использования. AppMaster может помочь решить эти проблемы, создавая масштабируемые исполняемые приложения на основе Go, Vue3, Kotlin и Jetpack Compose для Android или SwiftUI для IOS, обеспечивая согласованность в различных средах.
Чтобы оптимизировать процесс развертывания моделей, организации часто используют инструменты, платформы и платформы, которые могут упростить сложные задачи и свести к минимуму навыки, необходимые для развертывания моделей машинного обучения. AppMaster, как комплексная платформа no-code, позволяет пользователям использовать ее обширные возможности для создания, тестирования, оптимизации, развертывания и управления моделями машинного обучения с минимальными усилиями, что позволяет даже разработчику-одиночке создать комплексное программное решение. Предоставляя интуитивно понятный интерфейс drag-and-drop для проектирования серверных, веб- и мобильных приложений, AppMaster ускоряет процессы разработки и развертывания, одновременно сокращая затраты и устраняя техническую задолженность.
Более того, AppMaster создает приложения с нуля каждый раз, когда в чертежи вносятся изменения, гарантируя отсутствие технического долга в системе. Это означает, что даже нетехнические пользователи могут экспериментировать с различными конфигурациями, алгоритмами и моделями в безопасной среде. Платформа поддерживает интеграцию с любой базой данных, совместимой с Postgresql, в качестве основного хранилища данных и предлагает серверную часть без сохранения состояния, что делает приложения AppMaster невероятно масштабируемыми и подходящими как для крупных предприятий, так и для сценариев использования с высокой нагрузкой.
Подводя итог, можно сказать, что развертывание моделей в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения означает плавную интеграцию обученных моделей машинного обучения в производственные системы, приложения или сервисы. Этот неотъемлемый шаг в жизненном цикле разработки машинного обучения позволяет организациям извлекать ценную информацию и принимать решения на основе данных в режиме реального времени или в пакетном режиме. Платформа AppMaster no-code помогает преодолеть распространенные проблемы, связанные с развертыванием моделей машинного обучения, оптимизируя процесс и предоставляя организациям более быстрые, экономичные и надежные решения AI/ML.
