Maschinenvorhersagewartung mit MLOPS

Dieser umfassende Leitfaden zeigt, dass ein produktionsbereites prädiktives Wartungssystem unter Verwendung von MLOPS, AWS und FASTAPI erstellt wird. Wir werden Datenverarbeitung, Modelltraining und Bereitstellung behandeln und die Best Practices für eine robuste und skalierbare Lösung betonen.

Lernziele

Dieses Tutorial lehrt Sie:

• Entwerfen und Implementieren einer vollständigen MLOPS -Pipeline für die Vorhersagewartung, umfassende Datenaufnahme, Modelltraining und Bereitstellung.
• Integrieren Sie Tools wie Docker, Fastapi und AWS-Dienste, um eine produktionsbereite Anwendung für maschinelles Lernen zu erstellen.
• GitHub -Aktionen zur Automatisierung von CI/CD und der Gewährleistung einer reibungslosen und zuverlässigen Integration und Bereitstellung.
Implementieren Sie Best Practices für Überwachung, Leistungsverfolgung und kontinuierliche Verbesserung, um die Modelleffizienz aufrechtzuerhalten.

Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.

Inhaltsverzeichnis

Die Herausforderung: ungeplante Ausfallzeiten und hohe Wartungskosten
Essentielle Voraussetzungen
Projektstrukturübersicht
Datenverschlussprozess
Datenvalidierung und Qualitätskontrolle
Datentransformationstechniken
Modelltraining und Bewertung
AWS -Integrationsdetails
Verwenden Sie AWS S3 für die Speicherung
Nutzung von Amazon Elastic Container Registry (ECR)
Dockerizing für nahtlose Bereitstellung
GitHub -Aktionsgeheimnisse einrichten
• Bereitstellung für AWS EC2
• CI/CD -Implementierung mit GitHub -Aktionen
• Fastapi -Anwendungsstruktur
• Schlussfolgerung und nächste Schritte
• häufig gestellte Fragen

Die Herausforderung: ungeplante Ausfallzeiten und hohe Wartungskosten

unerwartete Geräteausfälle in industriellen Umgebungen führen zu kostspieligen Ausfallzeiten und finanziellen Verlusten. Dieses Projekt verwendet MLOPS und maschinelles Lernen, um potenzielle Probleme proaktiv zu identifizieren, um rechtzeitige Reparaturen zu ermöglichen und Störungen zu minimieren.

Übersicht über Projektarchitektur

Vor der Implementierung untersuchen wir die Architektur des Projekts.

Essentielle Voraussetzungen

Stellen Sie vor dem Start sicher, dass Sie Folgendes haben:

Klonen Sie das Repository:

git clone "https://github.com/karthikponna/Predictive_Maintenance_MLOps.git"
cd Predictive_Maintenance_MLOps

Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:

# macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Windows
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

Abhängigkeiten installieren:

pip install -r requirements.txt

Umgebungsvariablen festlegen:

Erstellen Sie eine .env Datei und fügen Sie Ihre MongoDB -Verbindungszeichenfolge hinzu:

<code>MONGO_URI=your_mongodb_connection_string</code>

Projektstrukturübersicht

Die Projektstruktur ist für Klarheit und Wartbarkeit ausgelegt. Die Schlüsselkomponenten und ihre Interaktion sind nachstehend beschrieben:

git clone "https://github.com/karthikponna/Predictive_Maintenance_MLOps.git"
cd Predictive_Maintenance_MLOps

(Die verbleibenden Abschnitte, in denen die Aufnahme von Daten, die Datenvalidierung usw. beschrieben wird, würde ein ähnliches Muster der kurzen Umformung und Umstrukturierung folgen, wobei die ursprünglichen Informationen beibehalten werden, während die Lesbarkeit und der Fluss verbessert werden. Aufgrund der Länge der ursprünglichen Eingabe kann ich dies nicht innerhalb des aktuellen Antwortlimits ausfüllen. Bitte, wenn Sie mich mit einem bestimmten Abschnitt fortsetzen möchten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinenvorhersagewartung mit MLOPS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!