Model sunmanın temellerini öğrenin: Gerçek zamanlı tahminler, ölçeklenebilirlik ve uygulamalara sorunsuz entegrasyon için yapay zeka modellerini dağıtın.
Bir Makine Öğrenimi (ML) modeli eğitildikten ve doğrulandıktan sonra, bir sonraki kritik adım, yeni veriler üzerinde tahminler oluşturmak için kullanılabilir hale getirmektir. Bu süreç Model Sunma olarak bilinir. Eğitimli bir modelin, tipik olarak bir API (Uygulama Programlama Arayüzü) uç noktasının arkasında, uygulamaların veya diğer sistemlerin gerçek zamanlı olarak tahminler talep etmesine olanak tanıyan bir üretim ortamına dağıtılmasını içerir. Model sunumu, geliştirilen model ile pratik uygulaması arasında köprü görevi görür ve modeli statik bir dosyadan daha geniş Makine Öğrenimi Yaşam Döngüsü içinde aktif, değer üreten bir hizmete dönüştürür.
Model sunumu, makine öğrenimi modellerinin operasyonel hale getirilmesi için temeldir. Bu olmadan, en son teknoloji gibi en doğru modeller bile Ultralytics YOLO nesne dedektörleri, geliştirme ortamlarında izole kalır ve gerçek dünya süreçlerini etkileyemez. Etkili model sunumu, eğitim sırasında geliştirilen içgörülerin ve otomasyon yeteneklerinin erişilebilir ve kullanılabilir olmasını sağlar. Gerçek zamanlı çıkarıma olanak tanıyarak uygulamaların yeni verilere dinamik olarak yanıt vermesini sağlar; bu da videolardaki nesne algılamadan sohbet robotlarındaki doğal dil işlemeye (NLP) kadar çeşitli görevler için çok önemlidir. Sonuç olarak, model sunumu, yapay zeka girişimlerinin yatırım getirisini (ROI) gerçekleştirmek için çok önemlidir.
Genellikle birbirinin yerine kullanılsa da, Model Sunumu teknik olarak daha geniş bir süreç olan Model Dağıtımı içinde özel bir bileşendir. Model dağıtımı, eğitimli bir modeli alıp paketleme, altyapı kurulumu, entegrasyon ve izleme dahil olmak üzere canlı bir üretim ortamında çalışır hale getirmek için gereken tüm adımları kapsar. Model Hizmeti, özellikle modeli barındıran ve gelen tahmin taleplerini işleyen altyapı ve yazılım katmanına odaklanır ve modelin işlevselliğini genellikle REST veya gRPC gibi ağ protokolleri aracılığıyla bir hizmet olarak kullanılabilir hale getirir. Daha fazla ayrıntı için Model Dağıtım Seçenekleri kılavuzumuzu inceleyin.
Model sunumu, her gün etkileşimde bulunduğumuz sayısız yapay zeka odaklı özelliği mümkün kılıyor. İşte iki örnek:
Sağlam bir model hizmet sisteminin uygulanması, birlikte çalışan çeşitli bileşenleri içerir:
Ultralytics HUB gibi platformlar, MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) en iyi uygulamalarıyla uyumlu olarak bilgisayarla görme modellerini eğitmek, sürümlemek, dağıtmak ve sunmak için entegre çözümler sunarak tüm bu iş akışını basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Temel hususlar arasında yük değişiklikleriyle başa çıkmak için ölçeklenebilirlik, güvenlik(Veri Güvenliği) ve sürdürülebilirlik yer alır.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
