機械学習におけるモデルのデプロイメントとは何ですか?

モデルのデプロイは、トレーニングされた機械学習モデルを実際の運用環境に適用するための重要なプロセスです。この環境では、モデルは入力データを処理し、対応する出力を生成できます。目的は、他の人がトレーニングされたモデルを利用して予測を簡単に行えるようにすることです。

多くのオンライン リソースは、探索的データ分析 (EDA)、モデルの選択、評価など、機械学習のライフサイクルの初期段階に焦点を当てています。ただし、モデルのデプロイメントには複雑なプロセスが含まれるため、見落とされがちです。ソフトウェア エンジニアリングや DevOps の背景がない人にとって、展開プロセスを理解するのは難しい場合があります。したがって、機械学習の重要なステップであるにもかかわらず、展開について詳しく議論されることはほとんどありません。

この記事では、モデルのデプロイの概念を紹介し、モデルの高レベルのアーキテクチャとさまざまなデプロイ方法について説明します。また、展開アプローチを決定する際に考慮すべき要素についても説明します。

#モデルのデプロイメントとは何ですか?

機械学習モデルのデプロイは、トレーニングされたモデルを実際の運用環境に適用するプロセスです。デプロイメントを通じて、モデルは入力データを受信して​​予測を生成できるため、ユーザー、管理者、またはその他のシステムが予測分析に機械学習モデルを簡単に使用できるようになります。モデルをデプロイする主な目的は、モデルが効果的に実行できるようにし、実際のアプリケーションで正確な予測結果を提供できるようにすることです。

モデルのデプロイは機械学習システム アーキテクチャと密接に関連しています。機械学習システム アーキテクチャとは、事前に設定された目標を達成するためのシステム内のソフトウェア コンポーネントのレイアウトと相互作用を指します。

モデルのデプロイ基準

モデルをデプロイする前に、機械学習モデルはデプロイの準備が整うためにいくつかの基準を満たす必要があります。

移植性:
• これは、あるマシンまたはシステムから別のマシンまたはシステムにソフトウェアを転送できる機能を指します。ポータブルモデルとは、応答時間が比較的短く、書き換えが容易なモデルです。
スケーラビリティ:
• これは、モデルを拡張できるスケールを指します。スケーラブルなモデルとは、再設計せずにパフォーマンスを維持するモデルです。
実際のアプリケーションでは、これらの操作はすべて本番環境で完了します。運用環境とは、ソフトウェアやその他の製品が実際に実行され、エンド ユーザーによって使用される環境です。

#モデル展開のための機械学習システム アーキテクチャ

大まかに言うと、機械学習システムには 4 つの主要な部分があります。

データ層: データ層は、モデルに必要なすべてのデータ ソースへのアクセスを提供します。

フィーチャ レイヤー: フィーチャ レイヤーは、透過的でスケーラブルで使用可能な方法でフィーチャ データを生成する役割を果たします。
• スコアリング レイヤー: スコアリング レイヤーは、特徴を予測に変換します。 Scikit-Learn は最も一般的に使用されており、スコアリングの業界標準です。
• 評価レイヤー: 評価レイヤーは 2 つのモデルの同等性をチェックし、実稼働モデルの監視に使用できます。これは、トレーニング予測がリアルタイムのトラフィック予測とどの程度一致するかを監視および比較するために使用されます。
• 知っておくべき 3 つのモデル展開方法

ML モデルを展開するには、ワンタイム、バッチ、リアルの 3 つの一般的な方法があります。時間。

1. 1 回限り

デプロイのために機械学習モデルを継続的にトレーニングする必要は必ずしもありません。場合によっては、モデルが 1 回だけまたは定期的に必要になることがあります。この場合、モデルは必要に応じてアドホックにトレーニングするだけでよく、その後、修正が必要になるほどパフォーマンスが低下するまで実稼働環境に導入することができます。

2. バッチ

バッチ トレーニングでは、モデルの最新バージョンを継続的に使用できます。これは、一度にデータのサブサンプルを取得するスケーラブルなアプローチであり、更新のたびに完全なデータセットを使用する必要がなくなります。これは、モデルを一貫して使用しているが、必ずしもリアルタイムの予測が必要ではない場合に適したアプローチです。

3. リアルタイム

場合によっては、取引が不正であるかどうかを判断するなど、リアルタイムの予測が必要になります。これは、確率的勾配降下法を使用した線形回帰などのオンライン機械学習モデルを使用することで実現できます。

4 考慮すべきモデル展開要素

機械学習モデルの展開方法を決定する際には、考慮すべき要素や影響が多数あります。これらの要素には、次のものが含まれます。

予測が生成される頻度と、予測結果がどれほど緊急に必要とされるか。

予測は個別に生成するか、バッチで生成する必要があります。
• モデルの遅延要件、モデルが持つコンピューティング能力、および必要なサービス レベル アグリーメント (SLA)。
• モデルの展開と維持に必要な運用への影響とコスト。
• これらの要素を理解すると、ワンタイム、バッチ、リアルタイムのモデル展開方法を選択するのに役立ちます。

以上が機械学習におけるモデルのデプロイメントとは何ですか?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。