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机器学习模型的部署方法

王林
发布： 2024-01-22 15:09:22
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1749人浏览过

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机器学习模型部署的几种方式

机器学习模型的生命周期从数据收集开始，最后到部署和监控。以下将介绍多种方式将模型部署到环境中。

边缘部署将模型直接部署到应用程序或物联网设备，但受限于本地设备资源，规模和效率会受到限制。

2.Web服务：这是使用最广泛的部署方式。模型使用REST API封装，预测结果则是通过对API端点的HTTP调用获取。

可图大模型
可图大模型

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可图大模型 32
查看详情 可图大模型

3.数据库集成：对于小型数据库的偶尔更新，可将ML模型部署在数据库中。数据库服务器支持Python脚本集成，也适用于模型部署。

模型部署的方式取决于多种条件。当涉及到数据存储的监管或隐私问题时，为了保证安全性，通常会选择在应用程序内部部署模型。而当需要为多种设备（如移动设备、Web和桌面）提供服务时，将模型与Web服务相连接比在每个设备上单独部署更为有效。这样可以实现集中管理和维护模型，同时减少设备的资源占用。

以上就是机器学习模型的部署方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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Python 封装 数据库 http 物联网

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来源：网易伏羲网
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