19、机器学习模型部署与Keras模型构建全解析

机器学习模型部署与Keras模型构建全解析

1. 模型部署相关要点

在进行模型部署时，有几个关键步骤和要点需要注意。

1.1 推理模型优化

当在对可用功率和内存有严格限制的环境（如智能手机和嵌入式设备）中部署模型，或者对于有低延迟要求的应用程序时，对推理模型进行优化尤为重要。在将模型导入TensorFlow.js或导出到TensorFlow Lite之前，应始终寻求对模型进行优化。有两种常用的优化技术：
- 权重剪枝 ：权重张量中的并非每个系数对预测的贡献都相同。通过仅保留最重要的系数，可以显著减少模型层中的参数数量。这会以较小的性能指标损失为代价，减少模型的内存和计算占用。可以通过决定应用的剪枝程度来控制模型大小和准确性之间的权衡。
- 权重量化 ：深度学习模型通常使用单精度浮点（float32）权重进行训练。然而，可以将权重量化为8位有符号整数（int8），以获得一个大小仅为原始模型四分之一，但仍接近原始模型准确性的仅用于推理的模型。

TensorFlow生态系统包含一个与Keras API深度集成的权重剪枝和量化工具包（www.tensorflow.org/model_optimization）。

1.2 模型监控

在将推理模型导出、集成到应用程序并对生产数据进行试运行后，如果模型表现符合预期，并且已经编写了单元测试以及日志和状态监控代码，就可以将模型部署到生产环境。但这并非结束，部署模型后，需要持续监控其行为、在新数据上的性能、与应用程序其他部分的交互以及对业务指标的最终影响。
-