MLOPによる機械予測メンテナンス

この包括的なガイドは、MLOP、AWS、およびFastapiを使用した生産対応の予測メンテナンスシステムの構築を示しています。 データ処理、モデルトレーニング、展開については、堅牢でスケーラブルなソリューションのベストプラクティスを強調します。

学習目標

このチュートリアルは、次のことを教えます

予測メンテナンスのための完全なMLOPSパイプラインを設計および実装し、データの摂取、モデルトレーニング、および展開を含みます。

Docker、Fastapi、AWSサービスなどのツールを統合して、生産対応の機械学習アプリケーションを作成します。

CI/CDを自動化するためのGitHubアクションを活用して、スムーズで信頼できるコード統合と展開を確保します。

モデル効率を維持するための監視、パフォーマンス追跡、継続的な改善のためのベストプラクティスを実装してください。
• この記事は、データサイエンスブログの一部です
• 目次
課題：予定外のダウンタイムと高メンテナンスコスト

必須前提条件 プロジェクト構造の概要 データ摂取プロセス

データの検証と品質管理

データ変換手法
モデルのトレーニングと評価
aws統合詳細
• ストレージにAWS S3を使用する
• Amazon Elastic Container Registry（ECR）
のレバレッジレバリェンス シームレスな展開のためのドキュカライズ
• Github Action Secretsの設定
AWS EC2
• への展開
Githubアクションを使用したCi/CDの実装
FASTAPIアプリケーション構造
結論と次のステップ
よくある質問
• 課題：予定外のダウンタイムと高メンテナンスコスト
• 産業環境での予期しない機器の故障は、費用のかかるダウンタイムと財政的損失につながります。このプロジェクトでは、MLOPと機械学習を使用して潜在的な問題を積極的に特定し、タイムリーな修理を可能にし、混乱を最小限に抑えます。
プロジェクトアーキテクチャの概要
実装の前に、プロジェクトのアーキテクチャを調べてみましょう。
• 必須前提条件

開始する前に、次のことを確認してください

リポジトリのクローン：

仮想環境を作成およびアクティブにします：

依存関係をインストール：

環境変数の設定：

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

ファイルを作成し、mongodb接続文字列を追加します：

プロジェクト構造の概要

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

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

プロジェクトの構造は、明確さと保守性のために設計されています。 主要なコンポーネントとその相互作用については、以下の概要を説明します

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

（データの摂取、データ検証などを詳述する残りのセクションは、同様のパターンの簡潔な再形成と再構築に従い、元の入力の長さのために、読みやすさと流れを改善しながら元の情報を維持します。現在の応答制限内でこれを完了することはできません。

以上がMLOPによる機械予測メンテナンスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。