14、机器学习模型部署与应用全解析

机器学习模型部署与应用全解析

在机器学习领域，数据处理、模型训练和验证只是前奏，真正的挑战在于构建和部署能够利用生成的数据和训练好的模型来驱动决策与行动的应用程序。本文将深入探讨模型注册与管理、模型服务等关键方面，并提供具体的操作示例。

实践练习

在开始模型部署之前，我们可以先进行一些实践练习，以熟悉相关工具和技术：
1. 实验跟踪 ：运行训练任务，并使用 MLflow 记录参数、指标和模型。也可以使用 MLflow 自动记录功能完成相同操作。
2. 自动机器学习（AutoML） ：使用云服务（如 SageMaker Autopilot、AzureML 或 Google Cloud AutoML）训练机器学习模型，并将结果与手动训练的模型进行比较。
3. 机器学习管道（ML Pipeline） ：使用文中提到的框架之一，构建一个包含数据准备、训练和评估步骤的多阶段 ML 管道，并将其附加到 CI/CD 流程中（即每当推送代码或数据更改时，管道都会运行）。
4. 构建可扩展的文本分类管道 ：在大型数据集上训练用于文本分类的深度学习模型，并使用 Ludwig 开发可扩展的推理管道。
5. 实现模型版本控制系统 ：构建一个模型版本控制系统，允许团队从头开始跟踪模型随时间的演变。该系统应跟踪模型的代码、数据和超参数，并允许轻松回滚到以前的版本。可以使用 Git 进行版本控制，使用 DVC 等工具管理数据和模型。
6. 创建模型再训练管道