21、机器学习开发生命周期：从模型训练到边缘部署

机器学习开发生命周期：从模型训练到边缘部署

1. AutoML助力模型与超参数选择

在解决特定问题时，我们需要找到模型和超参数的最佳组合。Google大力推广AutoML技术，它能让神经网络构建新的神经网络。H2O工作台也支持AutoML，当针对给定问题运行H2O的AutoML时，它会并行尝试多种模型和参数组合，然后展示一个排行榜，显示顶级模型及其排名。

2. 模型部署到生产环境

当模型经过训练和验证，且精度达到可接受水平后，就可以部署到生产环境了。以下是几种常见的部署方式：
- Web应用部署 ：可以将其作为Web应用，通过用户界面收集数据并输入模型。但要注意，推理阶段的数据预处理应与训练阶段保持一致，例如图像数据需除以255进行归一化。
- 特定环境部署 ：像MATLAB和R等环境，可以将模型打包为可执行文件并部署到系统中。
- 云平台部署 ：以AWS SageMaker为例，开发者可以使用Jupyter Notebook构建模型，从Web或AWS S3存储服务中获取数据，训练和验证后可自动将模型部署到云端并进行扩展。
- 容器化部署 ：可以将模型打包为Docker容器中的微服务，部署到Kubernetes集群上，Kubernetes会处理缩放、故障转移和负载均衡。不过，需要编写应用代码来包装模型文件，并格式化用户输入数据。
- 自动化部署 ：Google开发的TensorFlow - Serving是一个开源解决方案，可将模型文件自动