文件名称:
prod-ml-book:生产机器学习-源码
开发工具:
文件大小: 77kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-26
详细说明：架构师机器学习系统手册
第一部分：机器学习系统操作与传统软件系统操作之间的挑战概述（以此为基础介绍有关不同挑战的章节）
软件1.0与软件2.0
我们该如何解决？
数据治理
第二部分：数据管道和ETL流程
第三部分：模型和数据的版本控制和治理-可复制性
由于缺乏可重复性而导致的危机
机器学习实验的版本控制i。 数据版本化ii。 模型版本控制
管理实验可重复性的工具i。 智者ii。 MLflow iii。 DVC iv。 达特莫
第四节：模型的弹性（回归测试和验证）
训练期间进行模型评估的测试
进行预测/评分时正在进行的模型评估测试
第五节：基于生产的部署
使用无服务器作为REST API部署模型
在手机上部署模型并进行维护-MLCore
在手机上使用Qualcomm SDK部署模型
流程管理产生的债务i。 生产中模型的版本控制（成熟6。系统可能同时运行数十个或数百个模型）ii。 气
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