یک پست وبلاگ در مورد نحوه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بنویسید.
استقرار یک مدل یادگیری ماشین (ML) به فرآیند در دسترس قرار دادن مدل ML برای استفاده در یک محیط تولید اشاره دارد. این فرآیند شامل راه‌اندازی مدل بر روی سرور، ایجاد یک API یا سرویس وب برای تعامل با مدل و ادغام آن با سیستم‌های دیگر است. در این راهنما، مراحل لازم برای استقرار یک مدل یادگیری ماشین را مرور خواهیم کرد.

مرحله ۱: انتخاب محیط استقرار
اولین مرحله در استقرار مدل یادگیری ماشین شما، تصمیم‌گیری در مورد محیط استقرار است. گزینه‌های مختلفی وجود دارد، از جمله پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Azure و Google Cloud و سرورهای محلی. هر کدام مزایا و معایب خود را دارند و انتخاب شما به نیازهای خاص شما بستگی دارد. این یک تصمیم مهم است، زیرا بر نحوه اجرای مراحل بعدی تأثیر می‌گذارد.

مرحله ۲: صادرات مدل
پس از انتخاب محیط استقرار، مرحله بعدی صادرات مدل آموزش‌دیده شما در قالبی است که توسط محیط هدف قابل درک باشد. رایج‌ترین قالب برای ذخیره و به اشتراک‌گذاری مدل‌های یادگیری ماشین، قالب ONNX است که مخفف Open Neural Network Exchange است. قالب‌های محبوب دیگر شامل PMML، JSON و Pickle هستند.

مرحله ۳: کانتینری‌سازی مدل
مرحله بعدی کانتینری‌سازی مدل شما با استفاده از ابزاری مانند Docker است. کانتینری‌سازی شامل بسته‌بندی مدل شما به همراه تمام وابستگی‌های آن در یک بسته آسان برای استقرار است. این کار استقرار مدل شما در محیط‌های مختلف را بسیار آسان‌تر می‌کند، زیرا نیاز به مدیریت دستی وابستگی‌ها را از بین می‌برد.

مرحله ۴: ایجاد یک سرویس وب یا API
پس از کانتینری‌سازی مدل، باید یک سرویس وب یا API بنویسید که بتواند برای تعامل با مدل شما استفاده شود. این اساساً یک پوشش اطراف مدل شما است که به سیستم‌های دیگر اجازه می‌دهد داده‌ها را به مدل شما ارسال کنند و پیش‌بینی‌ها را دریافت کنند. بیشتر سرویس‌های وب و APIها با استفاده از اصول Restful ساخته می‌شوند، به این معنی که از روش‌های استاندارد HTTP مانند GET، POST و PUT برای مدیریت درخواست‌ها استفاده می‌کنند.

مرحله ۵: استقرار مدل
پس از کانتینری‌سازی مدل و راه‌اندازی سرویس وب یا API، مرحله نهایی استقرار مدل در محیط انتخابی شما است. این معمولاً شامل بارگذاری کانتینر شما در ارائه‌دهنده ابری یا سرور محلی شما و سپس پیکربندی محیط شما برای اجرای کانتینر است. پس از استقرار مدل شما، می‌توانید شروع به ارسال درخواست‌ها به API خود کنید و از مدل در یک محیط تولید استفاده کنید.

در نتیجه، استقرار یک مدل یادگیری ماشین شامل