Развертывание моделей

Развертывание (деплоймент) моделей машинного обучения — это процесс внедрения моделей в продуктивное использование после завершения их разработки и тестирования. Основные этапы развертывания:

- Выбор архитектуры и инфраструктуры развертывания. Определение где именно будет использоваться модель - в облаке, на сервере, на мобильных устройствах.

- Оптимизация модели для развертывания. Уменьшение размеров, снижение требований к памяти и вычислительным ресурсам.

- Конвертация модели в подходящий формат. Сохранение в таких форматах как ONNX, CoreML, TensorFlow Lite.

- Интеграция модели в продукт или приложение. Добавление логики предобработки данных и post-processing результатов.

- Тестирование и отладка модели на целевой инфраструктуре. Проверка корректности, производительности и масштабируемости.

- Разработка систем мониторинга производительности модели. Отслеживание метрик точности, латентности и пропускной способности.

- Создание систем регулярного переобучения и обновления моделей по мере поступления новых данных.

Правильный деплоймент критически важен для успешного внедрения моделей машинного обучения в реальные продукты. От этого зависит их производительность, масштабируемость и полезность.