Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow, 2nd Edition

KAPITEL 19

TensorFlow-Modelle skalierbar trainieren und deployen

Jetzt haben Sie ein wunderschönes Modell, das erstaunliche Vorhersagen liefert. Aber was machen Sie damit? Nun, Sie müssen es in eine Produktivumgebung bringen! Eventuell ist das ganz einfach – Sie lassen das Modell auf einem Satz Daten laufen und schreiben ein Skript, das dieses Modell jede Nacht ausführt. Aber oft ist viel mehr Aufwand nötig. Eventuell müssen verschiedenste Teile Ihrer Infrastruktur dieses Modell mit Live-Daten verwenden – dann wollen Sie Ihr Modell vermutlich in einem Webservice verpacken: So kann jeder Teil Ihrer Infrastruktur das Modell jederzeit über eine einfache REST-API (oder ein anderes Protokoll) abfragen, so wie wir es in Kapitel 2 besprochen haben. ...