기계 학습에서 모델 배포란 무엇입니까?

모델 배포는 학습된 머신러닝 모델을 실제 생산 환경에 적용하기 위한 핵심 프로세스입니다. 이 환경에서 모델은 입력 데이터를 처리하고 해당 출력을 생성할 수 있습니다. 목적은 다른 사람들이 훈련된 모델을 활용하여 쉽게 예측할 수 있도록 하는 것입니다.

많은 온라인 리소스는 탐색적 데이터 분석(EDA), 모델 선택, 평가 등 기계 학습 수명 주기의 초기 단계에 중점을 둡니다. 그러나 모델 배포에는 복잡한 프로세스가 포함되기 때문에 간과되는 경우가 많습니다. 소프트웨어 엔지니어링이나 DevOps에 대한 배경 지식이 없는 사람에게는 배포 프로세스를 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 배포는 머신러닝의 중요한 단계임에도 불구하고 깊이 있게 논의되는 경우가 거의 없습니다.

이 문서에서는 모델 배포의 개념을 소개하고 모델의 상위 수준 아키텍처와 다양한 배포 방법을 살펴봅니다. 또한 배포 접근 방식을 결정할 때 고려해야 할 요소에 대해서도 설명합니다.

모델 배포란 무엇인가요?

머신러닝 모델 배포는 훈련된 모델을 실제 생산 환경에 적용하는 과정입니다. 배포를 통해 모델은 입력 데이터를 수신하고 예측을 생성할 수 있으므로 사용자, 관리자 또는 기타 시스템이 예측 분석을 위해 기계 학습 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다. 모델 배포의 주요 목적은 모델이 효과적으로 실행되고 실제 응용 프로그램에서 정확한 예측 결과를 제공할 수 있도록 하는 것입니다.

모델 배포는 기계 학습 시스템 아키텍처와 밀접한 관련이 있습니다. 기계 학습 시스템 아키텍처는 미리 설정된 목표를 달성하기 위한 시스템의 소프트웨어 구성 요소의 레이아웃 및 상호 작용을 의미합니다.

모델 배포 기준

모델을 배포하기 전에 기계 학습 모델은 배포 준비를 위한 여러 기준을 충족해야 합니다.

• 이식성: 이는 하나의 시스템에서 소프트웨어를 전송하거나 시스템에서 다른 기계나 시스템으로. 이식 가능한 모델은 상대적으로 응답 시간이 짧고 쉽게 다시 작성할 수 있는 모델입니다.
• 확장성: 모델의 크기를 조정할 수 있는 크기를 나타냅니다. 확장 가능한 모델은 재설계 없이 성능을 유지하는 모델입니다.

실제 적용에서는 이러한 모든 작업이 프로덕션 환경에서 완료됩니다. 프로덕션 환경은 소프트웨어 및 기타 제품이 실제로 실행되고 최종 사용자가 사용하는 환경입니다.

모델 배포를 위한 기계 학습 시스템 아키텍처

높은 수준에서 보면 기계 학습 시스템의 네 가지 주요 부분이 있습니다.

• 데이터 계층: 데이터 계층은 모델에 필요한 모든 데이터 소스에 대한 액세스를 제공합니다. 입장.
• 피처 레이어: 피처 레이어는 투명하고 확장 가능하며 사용 가능한 방식으로 피처 데이터를 생성하는 역할을 담당합니다.
• 스코어링 레이어: 스코어링 레이어는 기능을 예측으로 변환합니다. Scikit-Learn은 가장 일반적으로 사용되며 채점을 위한 업계 표준입니다.
• 평가 레이어: 평가 레이어는 두 모델의 동등성을 확인하고 생산 모델을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 훈련 예측이 실시간 교통 예측과 얼마나 잘 일치하는지 모니터링하고 비교하는 데 사용됩니다.

3가지 알아야 할 모델 배포 방법

ML 모델을 배포하는 데에는 일회성, 일괄 및 실시간이라는 세 가지 일반적인 방법이 있습니다.

1. 일회성

배포를 위해 머신러닝 모델을 지속적으로 훈련할 필요가 항상 있는 것은 아닙니다. 때로는 모델이 한 번만 필요하거나 주기적으로 필요한 경우도 있습니다. 이 경우 모델은 필요할 때 임시로 훈련한 다음 수정이 필요할 정도로 성능이 저하될 때까지 프로덕션에 투입될 수 있습니다.

2. 배치

배치 학습은 지속적으로 최신 버전의 모델을 가질 수 있습니다. 이는 한 번에 데이터의 하위 샘플을 가져오는 확장 가능한 접근 방식이므로 업데이트할 때마다 전체 데이터 세트를 사용할 필요가 없습니다. 이는 모델을 일관되게 사용하지만 반드시 실시간 예측이 필요하지 않은 경우에 좋은 접근 방식입니다.

3. 실시간

거래 사기 여부를 판단하는 등 실시간 예측이 필요한 경우도 있습니다. 이는 확률적 경사하강법을 사용한 선형 회귀와 같은 온라인 기계 학습 모델을 사용하여 달성할 수 있습니다.

4 고려해야 할 모델 배포 요소

기계 학습 모델 배포 방법을 결정할 때 고려해야 할 많은 요소와 영향이 있습니다. 이러한 요소에는 다음이 포함됩니다.

• 예측이 생성되는 빈도와 예측 결과가 얼마나 긴급하게 필요한지.
• 예측은 개별적으로 생성해야 할까요, 아니면 일괄적으로 생성해야 할까요?
• 모델의 대기 시간 요구 사항, 컴퓨팅 성능 및 필수 서비스 수준 계약(SLA)입니다.
• 모델을 배포하고 유지하는 데 필요한 운영 영향 및 비용.

이러한 요소를 이해하면 일회성, 일괄 및 실시간 모델 배포 방법 중에서 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 기계 학습에서 모델 배포란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!