Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
Model Dağıtımı Seçenekleri
Model dağıtımı için üç ana seçenek bulunmaktadır: REST API, gRPC ve Batch Scoring. Her birinin kendine özgü avantajları ve kullanım senaryoları vardır.REST API
- Kolay Erişim: HTTP üzerinden çalıştığı için yaygın olarak kullanılır.
- Platform Bağımsız: Birçok programlama diliyle entegrasyona uygundur.
- Stateless: Her istek bağımsızdır, bu da ölçeklenebilirliği artırır.
gRPC
- Performans: Protobuf kullanarak daha hızlı veri iletimi sağlar.
- İki Yönlü İletişim: Sunucu ve istemci arasında sürekli iletişim imkanı sunar.
- Tip Güvenliği: Veri tipleri tanımlı olduğundan hataların azalmasına yardımcı olur.
Batch Scoring
- Verimlilik: Büyük veri kümesi üzerinde topluca işlem yapmaya olanak tanır.
- Kaynak Kullanımı: Sistem kaynaklarını daha verimli kullanır.
- Gerçek Zamanlı Değil: Sonuçlar hemen alınmaz; belirli aralıklarla güncellenir.
Sonuç olarak, seçim yaparken uygulamanın gereksinimleri ve kullanım durumu dikkate alınmalıdır. REST API en yaygın seçenekken, gRPC daha performans odaklı uygulamalar için idealdir. Batch scoring ise özellikle büyük veri işleme senaryolarında avantaj sağlar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
- Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
- İçerik denetimi ve toksisite tespiti için veri seti hazırlama
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Veri etiği nedir?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Pandas kütüphanesi ne işe yarar?
- Decision tree nedir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
- Eksik veri nasıl doldurulur?
- Jupyter Notebook nedir?
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Hadoop nedir?
- Web scraping nedir?
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
