MLOPS的机器预测维护

该综合指南展示了使用MLOP，AWS和FASTAPI构建准备生产的预测维护系统。 我们将介绍数据处理，模型培训和部署，强调可靠和可扩展解决方案的最佳实践。

学习目标

本教程将教您：

>设计并实施完整的MLOP管道，以进行预测维护，涵盖数据摄入，模型培训和部署。

• 集成了诸如Docker，FastApi和AWS服务之类的工具，以创建可准备生产的机器学习应用程序。
• >利用github操作来自动化CI/CD，确保平滑可靠的代码集成和部署。>
实施监视，性能跟踪和持续改进以保持模型效率的最佳实践。

>本文是数据科学博客马拉松的一部分。

> 目录的> 挑战：计划外停机时间和高维护成本

基本先决条件

>项目结构概述
>数据摄入过程
数据验证和质量控制
数据转换技术
模型培训和评估
aws集成详细信息
利用AWS S3进行存储
利用亚马逊弹性容器注册表（ECR）
dockerizing用于无缝部署
设置github动作秘密
>部署到AWS EC2
• 用GitHub Action
CI/CD实现
fastapi应用程序结构
结论和下一步
常见问题
• 挑战：计划外停机时间和高维护成本
工业环境中的意外设备故障导致昂贵的停机时间和财务损失。该项目使用MLOP和机器学习来主动识别潜在的问题，及时维修并最大程度地减少干扰。
• >项目体系结构概述

在实施之前，让我们检查项目的体系结构。

基本先决条件

开始之前，请确保您有以下操作：>

>克隆存储库：>

>创建并激活虚拟环境：

>

安装依赖项：

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

设置环境变量：

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

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

创建一个

>文件，然后添加您的mongodb连接字符串：> >项目结构概述

pip install -r requirements.txt

>该项目的结构是为了清晰性和可维护性而设计的。 关键组件及其相互作用在下面概述：

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

（剩下的部分详细详细介绍数据摄入，数据验证等，将遵循类似的简洁改造和重组的模式，同时维持原始信息，同时改善可读性和流动。由于原始输入的长度，我无法在当前的响应范围内完成此操作。请让我知道，您是否希望我继续使用特定的部分。

以上是MLOPS的机器预测维护的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！