機器學習已成為數據驅動世界的先驅。大多數企業使用機器學習和數據分析來更好地了解他們的目標受眾，自動化他們的一些生產，根據市場需求創造更好的產品，提高業務績效等。所有這些都可以提高盈利能力，并使他們比競爭對手更具優勢。

但是，機器學習需要基礎設施、正確的專業知識、工具和技術來從頭開始構建、測試和實施 ML 算法并進行部署。雖然許多中小企業可能不熟悉機器學習模型部署的需求和要求。

什么是機器學習 （ML） 部署？

ML 部署意味著將機器學習 （ML） 模型部署到生產環境中以產生業務價值。但是，部署到生產環境是一個耗時的過程。同時，模型的成功部署需要特定領域的知識來克服新的工程和運營挑戰。

ML 部署將 ML 模型合并到生產環境中，同時牢記所開發模型的可伸縮性、可移植性和性能方面。它可以通過使用可用的方法來完成，如批量預測或按需預測等。

如何部署機器學習模型？

機器學習模型的常規部署主要包括以下步驟：

在訓練環境中創建和開發模型

清理代碼并進行測試，準備部署

準備容器部署代碼

在機器學習部署成功后，規劃并準備持續監視和維護

將機器學習應用程序投入生產可能既乏味又困難。

為了克服這些麻煩，云計算來了。許多云計算平臺都提供強大的機器學習服務和功能。

微軟、谷歌和亞馬遜最常被評為頂級MLaaS提供商。這些云服務提供商幫助巨頭到不想從頭開始構建、測試和實施其機器學習算法的中小企業。這些公司可以專注于他們的核心業務，并從機器學習中獲得附加值，而無需成為專家。

機器學習平臺和框架

但是，選擇特定的云平臺需要進行盡職調查并比較每個平臺以充分了解其功能和差異。

亞馬遜網絡服務 （AWS）

AWS 為實現 ML 目標提供了廣泛的工具和服務，能夠利用巨大的云計算和數據容量。

Amazon SageMaker：Amazon Web Services提供Amazon SageMaker平臺，提供的工具使開發人員和數據科學家能夠輕松構建、訓練和部署任何規模的機器學習模型。例如，為了簡化數據探索和分析，而無需服務器管理麻煩，它提供了創作筆記本Jupyter。

內置的 SageMaker 方法使數據科學家能夠利用其部署功能自定義、添加其方法、數據集和運行模型。它還有助于與TensorFlow，Keras，Gluon，Torch，MXNet以及許多其他機器學習工具和庫的集成。

以下是使用 SageMaker 訓練和部署 ML 模型的不同方式：

使用 SageMaker 的內置算法容器在 SageMaker 中創建和部署 ML 模型

創建模型，然后使用 SageMaker 的內置算法容器進行部署（自帶模型類型）

在 SageMaker 外部創建一個模型，將容器放入 SageMaker 中，并部署它以供使用

Azure ML （Azure ML Studio）

微軟 AzureML Studio 是一個 Web 界面，可提供廣泛的服務來快速構建、訓練和部署機器學習模型。它提供了一個拖放界面，其中包含簡單的模塊，用于執行常見功能，如訪問數據、清理數據、評分、測試模型和部署等。

它的設計方式使沒有經驗的開發人員和數據科學家可以輕松訓練和部署模型，而無需管理云實例，Python編碼和Jupyter Notebooks。這加速了機器學習模型的開發和部署。

內置模塊有助于預處理數據，以使用機器學習和深度學習算法（如推薦系統、計算機視覺、異常檢測、文本分析等）構建和訓練 ML/DL 模型。

以下是使用 Azure ML 訓練和部署 ML 模型的不同方法：

使用多種工具進行開發：使用 Jupyter 筆記本、拖放設計器和自動化機器學習

大規模創建和部署模型：使用自動化且可重現的機器學習工作流

利用一組豐富的內置負責任功能進行負責任的創新，以幫助您了解、保護和控制數據、模型和流程

通過對開源框架和語言（如MLflow，Kubeflow，ONNX，PyTorch，TensorFlow，Python和R）的一流支持進行構建

谷歌云自動ML

Google Cloud AutoML 是一個基于云的 ML 平臺，用于通過無代碼方法構建數據驅動的解決方案。它還可以通過一組 API 建議一組預構建的模型。

Cloud AutoML 是一個用戶友好的平臺，即使機器學習體驗有限，開發人員也可以獲得特定于業務需求的高質量模型。該工具使開發人員能夠訪問Google的研究工作，并根據自己的需求調整結果。

自動機器學習產品/服務

景象：AutoML 視覺從圖像中獲得見解，AutoML 視頻智能（僅限測試版）可在視頻中實現強大的內容發現。

語言：AutoML 自然語言支持構建和部署自定義機器學習模型，以分析文檔、對其進行分類、識別其中的實體或評估其中的態度。

結構化數據：AutoML 表在結構化數據上構建和部署機器學習模型。

AWS，Azure和GCP這三個云平臺中的每一個都是獨一無二的，并為組織提供了大量選項，可以根據其特定要求進行選擇。

審核編輯：郭婷