Was wir bisher gelernt haben, war letztendlich nur diese Funktion zu erstellen, die
unsere Maschine verwenden und jede zukünftige Eingabe vorhersagen kann.
Und dafür gibt es viele Anwendungen, oder?
Wir haben jetzt eine Funktion, die Sie als Programmierer oder Entwickler in Ihrer gesamten Codebasis verwenden können, vielleicht
auf einer Website, vielleicht auf einem Roboter, um zu versuchen, Eingaben zu empfangen und etwas vorherzusagen.
Unabhängig davon, ob es sich bei diesem Bild um ein Bild einer Schlange handelt, sendet ein Benutzer möglicherweise ein Bild, das für die Arbeit nicht sicher ist.
Nun, vielleicht kann dieses Vorhersagemodell vorhersagen und sehen, ob es hochgeladen werden sollte oder nicht.
Aber hier gibt es ein Problem.
Sehen Sie, im Moment haben wir nicht so viele Daten, weil wir nur ein Dataset mit einhundertfünfzig
Zeilen verwendet haben.
Aber im wirklichen Leben, um ein wirklich kompliziertes Modell zu trainieren, gibt es Millionen und Abermillionen von Zeilen.
Und diese Funktion von.
Feiern.
Und es dauert wirklich sehr, sehr lange, bis die Dosen passen.
Und die meiste Zeit führen Sie diese Art von Operationen auf etwas wie einer
GPU oder einer grafischen Verarbeitungseinheit und manchmal in der Cloud aus, da dies auf einem normalen Computer nicht möglich wäre.
Nun, dieser Teil ist sehr, sehr zeitaufwendig.
Sie möchten also nicht, dass jeder Benutzer, der ein Bild einer Schlange einreicht, diese Funktion tatsächlich ausführt.
Wir nennen dies Modellpersistenz, und Modellpersistenz ist wichtig, weil wir das nächste Mal, wenn wir eine
Vorhersage treffen möchten, dieses Modell, diese Funktion in einer Datei speichern und diese Datei für Vorhersagen verwenden möchten.
Wenn Sie Ihr iPhone verwenden und beispielsweise eine Funktion für maschinelles Lernen verwenden, wird das Modell nicht
direkt dort ausgeführt und trainiert.
Im Idealfall ist dieses Modell bereits auf Ihrem Telefon vorhanden.
Und diese Idee der Modellpersistenz ist wichtig.
Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie das geht.
Wieder einmal hat Cycad mit Cycad Learn zur Rettung gelernt, kann ich von Cycad Learned sagen.
Job importieren, Leyb.
Und jetzt kann ich mein Modell mit dem Job-Lib-Modul speichern, indem ich einfach einen Job-Lib-Dot-Dump mache.
Und das Modell irgendwo ablegen.
Also lassen wir den Fall fallen und das ist unser Modell, also werden wir Kinen fallen lassen.
Und wir können es nennen, wie Sie wollen, sagen wir kleiner Hirnpunktjob, Leyb, das ist die Erweiterung, die
wir verwenden müssen, da wir das Job-Lib-Modul verwenden.
Und dieser speichert das trainierte Modell in einer Datei, die als Binärdatei bezeichnet wird.
Also wenn ich das starte.
Oh, und ich komme da rein und das liegt daran, dass wir Cycad-Lern-Externals machen müssen, also ist dies nur eine
Möglichkeit für uns, das Job-Lib-Modul zu importieren.
Also wenn ich das nochmal starte.
Na, bitte.
Wenn ich jetzt zu meinem Jupiter-Notizbuch gehe.
Sie können sehen, dass ich eine Job-Lib-Datei habe.
Anstatt das Modell neu zu trainieren, kann ich jetzt also in Zukunft einfach einen Job oder ein Modell ausführen, da
wir es einer Variablen zuweisen und sagen, dass Modell gleich Jobbibliothek ist.
Eigentlich brauchen wir hier nicht einmal das Gleichheitszeichen und können das einfach wegwerfen.
Also lass uns das einfach laufen lassen.
Und wir können uns jetzt einfach beim Modell anmelden, wenn wir es brauchen, sagen wir, Modell ist gleich Job, Leyb, Punkt.
Und Lo, der Name des Jobs, den wir wollen, nämlich das kleine Gehirn.
Also, wenn ich jetzt Modellpunkt mache.
Vorhersagen.
Sagen wir mal, die X-Testdaten und ich klicke auf Ausführen.
Sehen Sie sich das an, ich bekomme meine Vorhersagen, und wenn ich jetzt den Code kopiere, das waren die Beispieldaten hier.
Lassen Sie uns das einfach ausschneiden und hier einfügen, wenn ich auf Ausführen klicke.
Los geht's, unser Modell oder und anstatt vorherzusagen, machen wir einfach eine Modellvorhersage, wenn ich auf Ausführen klicke.
Sieh dir das an.
Das funktioniert immer noch.
So konnte ich mein Modell speichern, damit ich es nicht ständig trainieren muss, weil das viel
Kraft kostet, damit mein Benutzer, wann immer ein Benutzer mein Modell verwenden möchte, einfach die Joblast zum Laden nutzt es
auf und verwenden Sie dann die Vorhersagemethode.
Und so funktionieren Modelle im wirklichen Leben, und jedes Mal, wenn wir das Modell verbessern, geben wir
es einfach wieder ab, vielleicht auf das Telefon eines Benutzers, damit er es verwenden kann.
Auf diese Weise können jedoch nur die Geschäftsinhaber mit viel Rechenleistung die immer komplexer
werdenden Modelle trainieren.