Model dağıtımına ilişkin değerlendirmeleri açıkla
Machine Learning 'de, model dağıtımı , eğitilen makine öğrenimi modellerinizi bir üretim ortamıyla tümleştirerek, iş veya Son Kullanıcı uygulamalarınızın kararlar almak veya verileriniz hakkında öngörüler elde etmek için model tahminleri kullanabilmesi gibi bir işlem olarak kabul edilebilir. Azure Databricks Azure Machine Learning kullanarak bir modeli dağıtmanın en yaygın yolu, modeli gerçek zamanlı bir ınayriservice olarak dağıtmaktır. Bu terim, modelin eğitilmemiş olduğu yeni giriş verilerinde tahmine dayalı hale getirmek için eğitilen bir modelin kullanımına başvurur.
Real-Time ınnemi sınırlama nedir?
Model, uygulamaların anında veya gerçek zamanlı, bireysel veya az sayıda veri gözlemme için tahmin istemesine olanak sağlayan bir hizmetin parçası olarak dağıtılır.
Azure Machine Learning 'de, Azure Kubernetes Hizmetleri (AKS) gibi kapsayıcılı bir platformda barındırılan gerçek zamanlı bir hizmet olarak bir model dağıtarak gerçek zamanlı ınkele geçen çözümler oluşturabilirsiniz.