27、机器学习模型部署全攻略

机器学习模型部署全攻略

在机器学习领域，模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键环节。本文将详细介绍多种模型部署的方法和相关工具，帮助你更好地将模型应用到实际场景中。

模型端点的更新与清理

在使用 boto3 API 进行模型部署时，我们可以对端点进行更新和清理操作。例如，更新端点配置的代码如下：

response = sm.update_endpoint(
    EndpointName=endpoint_name,
    EndpointConfigName=endpoint_config_name_2)

当不再需要端点和端点配置时，我们可以进行清理：

sm.delete_endpoint(EndpointName=endpoint_name)
sm.delete_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_config_name)
sm.delete_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_config_name_2)

虽然 boto3 API 代码较为冗长，但它为机器学习操作提供了所需的灵活性。

批量转换器部署模型

有些场景不需要实时端点，批量转换器就是解决这类问题的简单方法。以下是使用 scikit-learn 脚本在波士顿住