17、机器学习模型训练与部署全流程指南

机器学习模型训练与部署全流程指南

在机器学习项目中，模型的训练与部署是至关重要的环节。本文将详细介绍如何使用不同的工具和环境进行模型的训练与部署，包括 Python、R、MLflow 和 Sagify。

1. Python 环境下的模型预测与端点管理

在 Python 环境中，我们可以使用 SageMaker 进行模型的预测和端点管理。以下是具体步骤：
1. 准备测试样本并调用预测 API ：

test_samples = ['0.00632, 18.00, 2.310, 0, 0.5380, 6.5750, 65.20, 4.0900, 1,296.0, 15.30, 396.90, 4.98',
                '0.02731, 0.00, 7.070, 0, 0.4690, 6.4210, 78.90, 4.9671, 2,242.0, 17.80, 396.90, 9.14']
sk_predictor.content_type = 'text/csv'
sk_predictor.serializer = sagemaker.serializers.CSVSerializer()
response = sk_predictor.predict(test_samples)
print(response)

运行上述代码后，你应该会看到类似如下的输出：

b'[[29.801388899699845], [24.990809475886078]]'