Khám phá những điều cốt yếu về triển khai mô hình, chuyển đổi các mô hình ML thành các công cụ thực tế để dự đoán, tự động hóa và đưa ra thông tin chi tiết dựa trên AI.
Triển khai mô hình là quá trình quan trọng để lấy một mô hình học máy (ML) đã được đào tạo và đưa nó vào sử dụng trong môi trường sản xuất trực tiếp . Bước này chuyển mô hình từ giai đoạn phát triển hoặc thử nghiệm thành một công cụ vận hành có thể tạo ra các dự đoán ( suy luận ) trên dữ liệu mới trong thế giới thực. Đây là một giai đoạn quan trọng trong vòng đời học máy , thu hẹp khoảng cách giữa việc xây dựng mô hình ML và thực sự sử dụng nó để mang lại giá trị trong các ứng dụng, hệ thống hoặc quy trình kinh doanh. Hiểu về triển khai là điều cần thiết đối với bất kỳ ai quen thuộc với các khái niệm ML cơ bản và muốn thấy các mô hình của họ được áp dụng hiệu quả.
Nếu không triển khai hiệu quả, ngay cả mô hình chính xác nhất cũng chỉ là bài tập hàn lâm, không thể mang lại lợi ích hữu hình. Triển khai là điều cần thiết để hiện thực hóa lợi tức đầu tư (ROI) trong các dự án AI và ML. Nó cho phép các tổ chức tự động hóa các tác vụ, có được thông tin chi tiết có thể hành động từ dữ liệu, nâng cao trải nghiệm của người dùng và thúc đẩy quá trình ra quyết định sáng suốt. Triển khai thành công đảm bảo rằng các nguồn lực đầu tư vào đào tạo mô hình chuyển thành kết quả thực tế. Hoạt động liên tục thường liên quan đến việc giám sát và bảo trì mô hình để đảm bảo hiệu suất không giảm theo thời gian do các yếu tố như dữ liệu trôi dạt . Thực hiện theo các thông lệ tốt nhất để triển khai mô hình là chìa khóa thành công.
Việc triển khai mô hình cho phép một loạt các ứng dụng hỗ trợ AI trên khắp các ngành. Sau đây là một vài ví dụ cụ thể:
Việc triển khai các mô hình ML hiệu quả đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận dựa trên một số yếu tố:
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt việc triển khai mô hình với các giai đoạn và khái niệm liên quan:
Nhiều công cụ và nền tảng khác nhau giúp đơn giản hóa quy trình triển khai. Các khuôn khổ ML như PyTorch và TensorFlow thường cung cấp khả năng xuất mô hình sang nhiều định dạng khác nhau (ví dụ: ONNX , TensorRT , CoreML ) phù hợp với các mục tiêu triển khai khác nhau ( hướng dẫn Tùy chọn triển khai mô hình ). Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp các giải pháp tích hợp để đào tạo ( Ultralytics HUB Cloud Training ), theo dõi và triển khai các mô hình thị giác máy tính , hợp lý hóa quy trình làm việc từ phát triển đến sản xuất ( Đào tạo và triển khai YOLO11 bằng Ultralytics HUB ). Các nhà cung cấp đám mây như AWS , Azure và Google Cloud cũng cung cấp các dịch vụ triển khai toàn diện.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
