今天给各位分享python机器学习模型部署的知识，其中也会对Python 机器学习进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、几行代码搞定ML模型,低代码机器学习Python库正式开源
- 2、谈谈机器学习模型的部署(1)
- 3、使用ONNX部署深度学习和传统机器学习模型
- 4、python库tensorflow_serving-api的介绍
几行代码搞定ML模型,低代码机器学习Python库正式开源
1、提升机器学习实验效率，降低代码负担，低代码平台成为优选方案。近期，机器之心发现PyCaret开源库，此库在「低代码」环境中执行机器学习任务，仅需少量代码。PyCaret库为数据科学家提供了快速高效执行端到端实验的平台，相较于其他开源机器学习库，它能以简洁的代码实现复杂任务。
2、Ollama推出的Python库，仅需几行代码，就能实现与Ollama的无缝连接。以Streamlit为例，通过此Python库，可以构建美观且定制化的web应用，如用于运行本地大模型“yi”的程序。Streamlit是一个面向数据科学和机器学习领域的开源库，主要功能在于快速创建和分享互动性强的web应用。
3、PyCaret，一款开源的低代码Python机器学习工具，近日增添了全新的时间序列模块。这个模块旨在简化机器学习实验流程，特别是针对时间序列预测任务，进一步提升工作效率。PyCaret以简单易用著称，其设计初衷是为了解决数据科学中的‘公民数据科学家’需求，即高级用户无需深入技术细节就能处理复杂分析。
谈谈机器学习模型的部署(1)
1、Clipper：由UC Berkeley RISE Lab开发的系统，提供预测服务，通过解耦用户应用与机器学习模型，简化部署流程。Clipper支持容器和微服务技术，使用Redis进行配置管理、Prometheus监控，支持Kubernetes或本地Docker管理容器，支持多种模型部署。
2、DaaS（Deployment-as-a-Service）是AutoDeployAI公司推出的AI模型自动部署系统，支持多种模型类型的上线部署，以下我们介绍如何在DaaS中使用ONNX格式来部署传统机器学习模型和深度神经网络学习模型，DaaS使用ONNX Runtime作为ONNX模型的执行引擎，ONNX Runtime是微软开源的ONNX预测类库，提供高性能预测服务功能。
3、ONNX Runtime是一个跨平台的机器学习推理加速器，能够直接读取并运行ONNX格式的模型，简化了模型部署的流程。为验证ONNX Runtime的性能，可以将模型从PyTorch转换为ONNX格式，并在ONNX Runtime上进行推理。对比PyTorch和ONNX Runtime在不同设备上的性能，可以看到ONNX Runtime通常能提供更高的推理效率。
使用ONNX部署深度学习和传统机器学习模型
1、目前，ONNX规范有两个官方变体，主要区别在于支持的类型和默认的操作符集。ONNX神经网络变体只使用张量作为输入和输出；而作为支持传统机器学习模型的ONNX-ML，还可以识别序列和映射，ONNX-ML为支持非神经网络算法扩展了ONNX操作符集。
2、ONNX**是一个开放神经网络交换格式，由微软和Facebook于2017年推出，旨在促进不同框架间的模型互操作性。ONNX支持传统机器学习模型和神经网络模型，能够转换为不同框架兼容的模型，适用于预测任务。NCNN**是一个高性能神经网络前向计算框架，由腾讯优图实验室开发，专为手机端优化。
3、ONNX 是深度学习模型的开放标准，由微软和 Facebook 推出，用于增强模型的跨框架互操作性。它使用 Protobuf [_a***_]神经网络权重，定义了通用计算图表示法和可扩展的opset，支持神经网络和传统机器学习模型。
4、在某Ubuntu桌面应用项目中，为了实现视觉目标检测模块，考虑到性能与部署的便捷性，选择利用ONNX Runtime对深度学习模型进行部署。项目基于QT5使用C++开发。ONNX Runtime为开放格式的文件交换标准，支持各种机器学习框架模型的相互转化，简化了模型部署过程。使用成熟版本YOLOv8进行部署。
5、ONNX是深度学习模型的标准，定义了模型的中间表示（IR），帮助开发者在不同平台间轻松部署模型。它提供了一个通用的计算图结构，支持推理（inference）和训练（training）两种模式，使得模型独立于特定的框架。
6、推理模型部署是将训练后的机器学习模型应用于实际场景的过程，通常分为训练迭代和部署上线两个阶段。在部署过程中，模型需要与深度学习框架和推理引擎之间建立有效的接口，以提升模型的运行效率。
python库tensorflow_serving-api的介绍
1、tensorflow_serving-api支持多种部署模式，包括容器化部署、本地部署和云服务部署等，以适应不同的应用场景和需求。其中，容器化部署利用Docker技术，使得模型能够轻松地在不同的环境中运行，包括在生产环境中部署。本地部署则允许模型在本地机器上运行，便于进行模型调试和测试。
2、DeepLab-v3模型是在Python 3环境下开发的，但TensorFlow Serving Python API只发布了Python 2的版本，因此我们需要2个不同的Python环境。那么用Python 3环境导出并运行TF Serving。TF Serving API用于运行客户端代码，需要PIP安装（只支持Python 2环境）。 注如果从bazel运行Serving API，无需Python 2环境也可以运行。
3、TensorFlow Serving 是用于部署训练好的机器学习模型的高性能开源库。其关键特性包括模型热更新与自动版本管理，这意味着一旦部署，线上服务无需额外关注，专注于线下模型训练即可。了解到TensorRT是NVIDIA公司发布的一款高性能深度学习推理加速框架。
4、接下来我们配置 Python 环境来使用 TensorFlow Serving 服务，首先新建一个终端，进行虚拟环境的配置。进入虚拟环境，安装需要的库。在桌面创建文件 rest.py，我们将在此文件中实现 REST API 访问服务，先导入需要的库。然后导入图片，缩放到224×224的大小，对图片进行预处理，打包成 JSON 格式。
关于python机器学习模型部署和python 机器学习的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
