机器学习模型的部署上线方式
1. 谈谈机器学习模型的部署:
https://www.jianshu
.com/p/ad2bfc08b9e2
随着机器学习的广泛应用,如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境,正在被越来越多的工具所支持。我们今天就来看一看不同的工具是如何解决这个问题的。
上图的过程是一个数据科学项目所要经历的典型的过程。从数据采集开始,经历数据分析,数据变形,数据验证,数据拆分,训练,模型创建,模型验证,大规模训练,模型发布,到提供服务,监控和日志。诸多的机器学习工具如Scikt-Learn、Spark、Tensorflow、MXnet、PyTorch提供给数据科学家们不同的选择,同时也给模型的部署带来了不同的挑战。
2. Sklearn机器学习模型上线:https://blog.csdn.net/u010654299/article/details/104353687
3. 使用python做的机器学习模型如何在java web上部署?:https://www.zhihu.com/question/344630570/answer/814940615
4. 机器学习——Java调用sklearn生成好的Logistic模型进行鸢尾花的预测:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1697002103909139661&wfr=spider&for=pc
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