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. 自动化模型选择与超参数调优

在机器学习中，为特定问题找到模型和超参数的最佳组合至关重要。通过并行尝试多种组合，可以高效地确定最优方案。Google积极推广AutoML技术，即利用神经网络构建新的神经网络。H2O工作台也支持AutoML，当针对给定问题在H2O中运行AutoML时，结合训练和验证数据，它会并行尝试多种模型和参数组合，并展示一个排行榜，列出顶级模型及其排名。

2. 模型部署到生产环境

当模型经过训练和验证，达到可接受的精度后，就可以部署到生产环境中。可以将其作为一个Web应用程序，从用户界面收集数据并输入到模型中。需要注意的是，在训练过程中对数据进行的任何预处理操作，在推理阶段也必须执行。例如，对于图像数据，在训练时将其除以255以将值归一化到0到1之间，在Web应用程序中向模型输入数据之前也需要进行同样的操作，然后对模型的输出结果进行评估。

模型部署的方式有多种：
- 传统环境 ：像MATLAB和R这样的环境，可以将模型打包成可执行文件并部署到系统中。
- 云平台 ：以Amazon Web Services SageMaker为例，开发者可以使用Jupyter Notebook构建模型，从Web或AWS S3（简单存储服务）中获取数据，S3可以存储任何类型的文件。通过代码完成训练和验证后，模型可以自动部署到云端，并进行扩展以在多台机器上运行。
- 容器化部署 ：可以将模型作为微服务打包到Docker容器中，并部署到Kubernetes集群上。Kuber