模型部署是将训练好的机器学习模型投入实际应用的过程。以下是模型部署的一些关键步骤和注意事项。
部署前的准备工作
- 模型评估：确保模型在测试集上有良好的性能。
- 模型选择：根据应用场景选择合适的模型架构。
- API设计：设计易于使用的API接口。
部署步骤
- 容器化：将模型和依赖库打包成容器，例如使用Docker。
docker build -t my-model . - 部署到服务器：将容器部署到服务器或云平台。
- 配置负载均衡：确保服务稳定可用。
监控与维护
- 性能监控：实时监控模型性能和资源使用情况。
- 日志记录：记录操作日志，便于问题追踪。
- 模型更新：根据实际需求定期更新模型。
相关资源
更多关于模型部署的细节，您可以查看以下链接：
Docker Image