29、优化机器学习预测成本与性能的实用指南

优化机器学习预测成本与性能的实用指南

在机器学习项目中，预测成本和性能的优化至关重要。本文将介绍如何使用相关工具和技术来实现这一目标，包括模型编译、部署以及成本优化的具体方法。

1. 使用 Amazon SageMaker Neo 编译模型

Amazon SageMaker Neo 是一项强大的功能，可将模型编译为适合特定硬件架构的版本，无论是 EC2 实例还是嵌入式设备。以下是编译模型的具体步骤：
- 下载并提取编译后的模型 ：

$ aws s3 cp s3://sagemaker-eu-west-1-123456789012/dogscats/output-neo/model-ml_c5.tar.gz .
$ tar xvfz model-ml_c5.tar.gz

提取后，我们会发现其中包含原始模型和编译后的版本，如 compiled.meta 、 model-shapes.json 、 compiled.params 、 compiled_model.json 和 compiled.so 。其中， compiled.so 是一个包含模型算子硬件优化版本的原生文件。

$ file compiled.so
compiled.so: ELF 64-bit LSB shared obje