什么是机器学习中的模型部署？

模型部署是将经过训练的机器学习模型应用到实际生产环境中的关键过程。在这个环境中，模型可以处理输入数据并生成相应的输出。其目的是使其他人能够轻松地利用已训练好的模型进行预测。

许多在线资源着重介绍了机器学习生命周期的前期阶段，如探索性数据分析(EDA)、模型选择和评估。但是，模型部署往往被忽视，因为这涉及到复杂的流程。对于缺乏软件工程或DevOps背景的人来说，理解部署过程可能会很困难。因此，尽管是机器学习中至关重要的一步，但部署却很少被深入讨论。

本文将介绍模型部署的概念，探讨模型的高级架构以及不同的部署方法。同时，还将讨论在确定部署方法时需要考虑的因素。

什么是模型部署？

部署机器学习模型是将训练好的模型应用于现实生产环境的过程。通过部署，模型可以接收输入数据并生成预测结果，使得用户、管理人员或其他系统能够轻松使用机器学习模型进行预测分析。部署模型的主要目的是确保模型能够有效地运行，并且在实际应用中能够提供准确的预测结果。

模型部署与机器学习系统架构息息相关，机器学习系统架构指的是系统中软件组件的布局和互动方式，以达成预先设定的目标。

模型部署标准

在部署模型之前，机器学习模型需要满足几个标准才能准备好部署：

• 可移植性：这是指软件从一台机器或系统转移到另一台机器或系统的能力。便携式模型是一种响应时间相对较短，且可以轻松重写的模型。
• 可扩展性：这是指模型可以扩展的规模。可扩展模型是一种无需重新设计即可维持其性能的模型。

在实际应用中，所有这些操作将在生产环境中完成。生产环境是指软件和其他产品实际运行并供最终用户使用的环境。

用于模型部署的机器学习系统架构

从高层次来看，机器学习系统有四个主要部分：

• 数据层：数据层提供对模型所需的所有数据源的访问。
• 特征层：特征层负责以透明、可扩展和可用的方式生成特征数据。
• 评分层：评分层将特征转换为预测。Scikit-Learn是最常用的，也是评分的行业标准。
• 评估层：评估层检查两个模型的等效性，可用于监控生产模型。它用于监控和比较训练预测与实时流量预测的匹配程度。

需要了解的3种模型部署方法

部署ML模型有三种常用方法：一次性、批量和实时。

1、一次性

并不总是需要持续训练机器学习模型来进行部署。有时，模型仅需要一次或定期需要。在这种情况下，可以简单地在需要时对模型进行临时训练，然后将其投入生产，直到其性能恶化到需要修复为止。

2、批量

批量训练，能够不断拥有最新版本的模型。这是一种可扩展的方法，一次获取数据的子样本，从而无需每次更新都使用完整的数据集。如果在一致的基础上使用模型，但不一定需要实时预测，这是不错的方法。

3、实时

在某些情况下，需要实时预测，例如确定交易是否欺诈。这可以通过使用在线机器学习模型来实现，例如使用随机梯度下降的线性回归。

需要考虑的4个模型部署因素

在决定如何部署机器学习模型时，应该考虑许多因素和影响。这些因素包括以下内容：

• 预测生成的频率以及需要预测结果的迫切程度。
• 预测应该单独生成还是批量生成。
• 模型的延迟要求、拥有的计算能力以及所需的服务级别协议(SLA)。
• 部署和维护模型所需的运营影响和成本。

了解这些因素，有助于在一次性、批量和实时模型部署方法之间做出选择。

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