ایجاد خطوط لوله یادگیری ماشین مقیاس پذیر برای رسیدگی به مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده ضروری است، این فرآیند شامل طراحی سیستم هایی است که می توانند داده ها را پردازش کنند، مدل های قطار و راه حل های موجود در محیط های دنیای واقعی را به کار گیرند.

اصول لوله های یادگیری ماشین

یک خط لوله یادگیری ماشین معمولا شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش، آموزش مدل، ارزیابی و استقرار است.هر مرحله باید برای مقیاس پذیری برای رسیدگی به حجم داده های افزایش یافته و خواسته های محاسباتی بهینه سازی شود.

طراحی برای مقیاس پذیری

مقیاس پذیری را می توان از طریق چارچوب های محاسباتی توزیع شده مانند Apache Spark یا Hadoop به دست آورد.این ابزارها پردازش موازی داده ها و مدل ها را در چندین گره امکان پذیر می کنند، علاوه بر این، containerization با Docker و ارکستر با Kubernets تسهیل استقرار و مقیاس سازی خدمات یادگیری ماشین.

استراتژی های استقرار

مدل های یادگیری ماشین شامل ادغام آنها در محیط های تولیدی است که می توانند پیش بینی های موثر را ارائه دهند.استراتژی های مشترک شامل استفاده از REST API، توابع بدون سرور یا میکروسرویس های containerized است.

  • اتوماسیون خط لوله Data Pipeline اتوماسیون
  • چارچوب های محاسباتی توزیع شده
  • کانتینر سازی و ارکستر
  • ادغام مستمر و استقرار
  • نظارت و نگهداری