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
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Önyargı–varyans ayrışımı: hatayı bileşenlerine ayırma
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- Veri Nedir?
- Yapay zekada veri nasıl etiketlenir?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Regresyon metrikleri: RMSE, MAE ve R² nasıl yorumlanır?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar ve kullanım alanları nelerdir
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
