DeployMachineLearningModels:此存储库包含在各种云服务(例如Azure,Heroku,AWS,GCP等)上部署机器学习模型-源码

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机器学习模型的部署 想象您建立了一个优化模型,并获得了x%的精度。 您停止流程,继续下一个模型。 但是在实际案例中,将模型带入生产和共享业务见解很重要。 不知道如何部署? 不用担心。 此仓库包含在各种云服务(例如Azure,Heroku,AWS,GCP等)上部署机器学习模型。 让我们开始吧 数据科学家在jupyter实验室,google colab等中构建机器学习模型,机器学习工程师将构建的模型投入生产。 ML模型的部署仅意味着将模型集成到现有的生产环境中,该环境可以接受输入并返回可用于制定实际业务决策的输出。 一般建筑 部署类型 1.在PAAS中部署模型 机器学习模型可以部署在诸如Heroku,AWS ElasticBeanStalk,Azure Web应用程序等Paas上。 平台即服务为开发人员提供了一个创建自己的应用程序的框架。 PaaS必不可少,它为开发人员提供了一个在线平台来创建和管理软件,而无需担心维护其他所有东西。 用户管理他们创建和存储的应用程序和数据,而提供商则负责处理所有其余的工作。 PaaS产品建立在虚拟化的基础上,通常附带服务以帮助测试和部署应用程序。

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