Penyelenggaraan ramalan mesin dengan MLOPS

Panduan komprehensif ini menunjukkan membina sistem penyelenggaraan ramalan yang siap pengeluaran menggunakan MLOPS, AWS, dan FastAPI. Kami akan meliputi pemprosesan data, latihan model, dan penempatan, menekankan amalan terbaik untuk penyelesaian yang mantap dan berskala.

Objektif Pembelajaran

tutorial ini akan mengajar anda:

• Reka bentuk dan melaksanakan saluran paip MLOPS lengkap untuk penyelenggaraan ramalan, merangkumi pengambilan data, latihan model, dan penempatan.
• Mengintegrasikan alat seperti perkhidmatan Docker, FastAPI, dan AWS untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin siap sedia pengeluaran.
• Leverage GitHub Actions untuk mengautomasikan CI/CD, memastikan integrasi dan penyebaran kod yang lancar dan boleh dipercayai.
• Melaksanakan amalan terbaik untuk pemantauan, penjejakan prestasi, dan peningkatan berterusan untuk mengekalkan kecekapan model.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

Cabaran: Downtime yang tidak dirancang dan kos penyelenggaraan yang tinggi

Prasyarat penting

• Gambaran Keseluruhan Struktur Projek
• Proses Pengambilan Data
• Pengesahan Data dan Kawalan Kualiti
• Teknik Transformasi Data
• Latihan dan Penilaian Model
• Butiran Integrasi AWS
• menggunakan AWS S3 untuk penyimpanan
• memanfaatkan Amazon Elastic Registry (ECR)
• dockerizing untuk penempatan lancar
• Menyediakan Rahsia Tindakan GitHub
• Menyebarkan ke AWS EC2
• pelaksanaan CI/CD dengan tindakan GitHub
• Struktur Aplikasi FastAPI
• kesimpulan dan langkah seterusnya
• Soalan Lazim
Cabaran: Downtime yang tidak dirancang dan kos penyelenggaraan yang tinggi
Kegagalan peralatan yang tidak dijangka dalam tetapan perindustrian membawa kepada downtime dan kerugian kewangan yang mahal. Projek ini menggunakan MLOPS dan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti isu -isu yang berpotensi secara proaktif, membolehkan pembaikan tepat pada masanya dan meminimumkan gangguan.

Gambaran Keseluruhan Senibina Projek

Sebelum pelaksanaan, mari kita periksa seni bina projek.

Prasyarat penting

Sebelum memulakan, pastikan anda mempunyai yang berikut:

klon repositori:

Buat dan aktifkan persekitaran maya:

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

Pasang dependencies:

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

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

Tetapkan Pembolehubah Alam Sekitar:

pip install -r requirements.txt

Buat fail

dan tambahkan rentetan sambungan MongoDB anda:

Gambaran Keseluruhan Struktur Projek

.env Struktur projek direka untuk kejelasan dan penyelenggaraan. Komponen utama dan interaksi mereka digariskan di bawah:

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

(🎜 🎜> (Bahagian yang selebihnya yang memperincikan pengambilan data, pengesahan data, dan lain -lain, akan mengikuti corak yang sama rephrasing dan penstrukturan semula yang sama, mengekalkan maklumat asal sambil meningkatkan kebolehbacaan dan aliran.

Atas ialah kandungan terperinci Penyelenggaraan ramalan mesin dengan MLOPS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!