Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında Model Dağıtımı, gerçek zamanlı veriler oluşturmak için modelin tahmin yeteneklerini kullanmak amacıyla eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini üretim sistemlerine ve uygulamalarına entegre etme sürecini ifade eder. güdümlü kararlar. Bu süreç, soyut makine öğrenimi algoritmalarının ve modellerinin, bir kuruluşun ekosistemindeki son kullanıcılar, iş paydaşları veya diğer sistemler tarafından erişilebilen ve kullanılabilen pratik uygulamalara dönüştürülmesini içerir.
Bir makine öğrenimi modelini dağıtmak genellikle üç temel adımı içerir: eğitim, doğrulama ve sunma. Eğitim aşaması, uygun bir algoritmanın seçilmesini, verilerin ön işlenmesini, tahminlerde bulunmak için modelin eğitilmesini ve modelin en iyi performans için optimize edilmesini içerir. Doğrulama aşaması, modelin performans ölçümlerine dayalı olarak değerlendirilmesinden ve modelin tahmin doğruluğunu artırmak için çapraz doğrulama gibi çeşitli tekniklerin kullanılmasından oluşur. Hizmet verme aşamasında, eğitilen ve doğrulanan model, üretim sistemlerine veya uygulamalarına entegre edilerek, son kullanıcıların veya diğer sistemlerin veriye dayalı kararlar alması için erişilebilir hale getirilir.
Model dağıtımı iki ana türe ayrılabilir: çevrimiçi (gerçek zamanlı) ve çevrimdışı (toplu) dağıtım. Çevrimiçi dağıtım, modelin kullanıcı sorgularına veya akış verilerine yanıt olarak gerçek zamanlı tahminler oluşturmasına olanak tanırken çevrimdışı dağıtım, genellikle önceden planlanmış bir temelde toplu modda tahminler üretir. Bu iki tür arasındaki seçim, spesifik kullanım durumuna ve tahminlerin oluşturulması için istenen yanıt süresine bağlıdır.
Başarılı model dağıtımı, AI/ML geliştirme yaşam döngüsünde kritik bir adımdır ve makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte sorunsuz bir şekilde dağıtabilmek ve yönetebilmek, somut değer elde etmek ve AI/ML yatırımlarından optimum yatırım getirisi elde etmek için gereklidir. AppMaster no-code platform, arka uç, web ve mobil uygulamaları kolaylıkla oluşturmak üzere tasarlandığından, makine öğrenimi modellerinin üretim ortamlarına dağıtılması sürecinin basitleştirilmesine yardımcı olur.
Model dağıtım süreci sırasında bağımlılıkların yönetilmesi, veri ön işleme, sürüm oluşturma, izleme, ölçeklenebilirlik ve performans dahil olmak üzere çeşitli zorluklarla karşılaşılabilir. Tutarsızlıklar model performansında sorunlara yol açabileceğinden ve hatta modeli kullanılamaz hale getirebileceğinden, en büyük zorluklardan biri geliştirme ortamı ile üretim ortamı arasındaki tutarlılığı korumaktır. AppMaster Android için Go, Vue3, Kotlin ve Jetpack Compose veya IOS için SwiftUI tabanlı ölçeklenebilir, yürütülebilir uygulamalar oluşturarak bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir ve farklı ortamlar arasında tutarlılık sağlar.
Model dağıtım sürecini kolaylaştırmak için kuruluşlar sıklıkla karmaşıklıkları basitleştirebilen ve makine öğrenimi modellerini dağıtmak için gereken becerileri en aza indirebilen araçlar, çerçeveler ve platformlar kullanır. Kapsamlı, no-code bir platform olan AppMaster, kullanıcılara makine öğrenimi modellerini minimum çabayla oluşturma, test etme, optimize etme, dağıtma ve yönetme konusundaki kapsamlı yeteneklerinden yararlanma gücü vererek tek bir vatandaş geliştiricinin bile eksiksiz bir yazılım çözümü oluşturmasına olanak tanır. AppMaster, arka uç, web ve mobil uygulamaları tasarlamak için sezgisel, drag-and-drop arayüzü sağlayarak geliştirme ve dağıtım süreçlerini hızlandırırken maliyetleri düşürür ve teknik borcu ortadan kaldırır.
Ayrıca AppMaster, planlarda her değişiklik yapıldığında uygulamaları sıfırdan oluşturarak sistemde herhangi bir teknik borç oluşmamasını sağlar. Bu, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların bile farklı konfigürasyonları, algoritmaları ve modelleri risksiz bir ortamda deneyebileceği anlamına gelir. Platform, birincil veri depolama alanı olarak Postgresql uyumlu herhangi bir veritabanıyla entegrasyonu destekler ve durum bilgisi olmayan bir arka uç sunarak AppMaster uygulamalarını inanılmaz derecede ölçeklenebilir ve hem büyük kuruluşlar hem de yüksek yüklü kullanım durumları için uygun hale getirir.
Özetlemek gerekirse, AI/ML bağlamında Model Dağıtımı, eğitilmiş makine öğrenimi modellerinin üretim sistemlerine, uygulamalarına veya hizmetlerine kusursuz entegrasyonunu ifade eder. Makine öğrenimi geliştirme yaşam döngüsündeki bu tamamlayıcı adım, kuruluşların değerli bilgiler elde etmesine ve gerçek zamanlı veya toplu modda veriye dayalı kararlar almasına olanak tanır. AppMaster no-code platformu, makine öğrenimi modellerinin dağıtımıyla ilgili yaygın zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olarak kuruluşlara daha hızlı, daha uygun maliyetli ve güvenilir yapay zeka/ML çözümleri sağlamak için süreci kolaylaştırıyor.
