Wat we tot nu toe hebben geleerd, aan het eind van de dag, het enige wat het deed,
was die functie creëren die onze machine kan gebruiken en toekomstige invoer kan voorspellen.
En er zijn veel toepassingen hiervan, toch?
We hebben nu een functie die je als programmeur of ontwikkelaar kunt gebruiken in al je codebases, misschien op
een website, misschien op een robot om te proberen invoer te ontvangen en iets te voorspellen.
Of die afbeelding nu een afbeelding van een slang is, misschien stuurt een gebruiker een afbeelding die niet veilig is voor het werk.
Nou, misschien kan dat voorspellingsmodel voorspellen en zien of het moet worden geüpload of niet.
Maar hier is een probleem.
Zie je, op dit moment hebben we niet zoveel gegevens omdat we alleen een gegevensset hebben gebruikt
met honderdvijftig rijen.
Maar in het echte leven, om een echt ingewikkeld model te trainen, heb je miljoenen en miljoenen rijen.
En deze functie van.
Feesten.
En het draaien van de can-fit duurt heel, heel, heel lang.
En meestal voer je dit soort bewerkingen uit op zoiets als een GPU of
een grafische verwerkingseenheid en soms in de cloud, omdat je het niet op een gewone computer zou kunnen doen.
Dit onderdeel is erg tijdrovend.
Je zou dus niet willen dat elke gebruiker die een afbeelding van een slang indient, deze functie ook daadwerkelijk uitvoert.
We noemen dit modelpersistentie en modelpersistentie is belangrijk omdat we de volgende keer dat we een
voorspelling willen doen, dit model, deze functie, in een bestand willen opslaan en dat bestand voor voorspellingen willen gebruiken.
Als je op je iPhone zit en je gebruikt, laten we zeggen, een machine learning-functie, dan zal het model
daar niet worden uitgevoerd en getraind.
Idealiter staat dat model al op je telefoon.
En dit idee van modelpersistentie is belangrijk.
Dus laat me je laten zien hoe je dat kunt doen.
Nogmaals, Cycad leerde te hulp met Cycad Learn, kan ik zeggen van Cycad Learned.
Importeer baan, Leyb.
En nu kan ik mijn model opslaan met behulp van de job lib-module door simpelweg job lib dot dump uit te voeren.
En dump het model ergens.
Dus we gaan de zaak dumpen en dat is ons model, dus we gaan Kinen dumpen.
En we kunnen het noemen wat je wilt, laten we zeggen kleine hersenstip, Leyb, dat is de extensie die we
zullen moeten gebruiken omdat we de job lib-module gebruiken.
En dit slaat het getrainde model op in een bestand dat een binair bestand wordt genoemd.
Dus als ik dit uitvoer.
Oh, en ik kom daar binnen en dat is omdat we cycad leren externen moeten doen, dus dit is gewoon een manier
voor ons om de job lib-module te importeren.
Dus als ik dit nog een keer doe.
Daar gaan we.
Als ik nu naar mijn Jupiter-notebook ga.
U kunt zien dat ik een taak-lib-bestand heb.
Dus nu in de toekomst, in plaats van dat ik het model opnieuw moet trainen, kan ik gewoon een taak of model doen, omdat
we het aan een variabele toewijzen en zeggen dat model gelijk is aan taak lib.
Eigenlijk hebben we hier niet eens het gelijkteken nodig en kunnen we dit gewoon dumpen.
Dus laten we dat gewoon uitvoeren.
En we kunnen nu gewoon inloggen bij het model wanneer we dat nodig hebben, laten we zeggen, model is gelijk aan baan, Leyb, punt naar beneden.
En Lo, de naam van de baan die we willen, dat is het kleine brein.
Dus als ik nu model dot.
Voorspellen.
Laten we zeggen, de X-testgegevens en ik klik op uitvoeren.
Kijk, ik krijg mijn voorspellingen, en als ik nu de code kopieer, wat de voorbeeldgegevens hier waren.
Dus laten we dat er gewoon uitknippen en hier plakken als ik op uitvoeren klik.
Daar gaan we, ons model of en in plaats van voorspellen, doen we gewoon modelvoorspelling als ik op uitvoeren klik.
Moet je zien.
Dit werkt nog steeds.
Dus ik kon mijn model opslaan zodat ik het niet hoef te blijven trainen omdat dat veel
kracht vereist, zodat mijn gebruiker, wanneer een gebruiker mijn model wil gebruiken, ze gewoon de taakbelasting gebruiken om te laden
het op en gebruik vervolgens de voorspelmethode.
En dit is hoe modellen in het echte leven werken, en elke keer dat we een verbetering aan het model aanbrengen,
dumpen we het gewoon weer, misschien naar de telefoon van een gebruiker zodat ze het kunnen gebruiken.
Maar op deze manier kunnen alleen de bedrijfseigenaren met veel rekenkracht de modellen trainen naarmate
ze complexer worden.