Ahora, lo que hemos aprendido hasta ahora, al final del día, todo lo que hizo fue crear
esa función que nuestra máquina puede usar y predecir cualquier entrada futura.
Y hay muchas aplicaciones de esto, ¿verdad?
Ahora tenemos una función que, como programador o desarrollador, puede usar en todas sus bases de código, tal vez
en un sitio web, tal vez en un robot para intentar recibir entradas y predecir algo.
Ya sea que esa imagen sea una imagen de una serpiente, tal vez un usuario envíe una imagen que no sea segura para trabajar.
Bueno, tal vez ese modelo de predicción pueda predecir y ver si debe cargarse o no.
Pero aquí hay un problema.
Verá, en este momento, no tenemos tantos datos porque solo hemos usado un conjunto de datos que tiene
ciento cincuenta filas.
Pero en la vida real, para entrenar un modelo realmente complicado, tienes millones y millones de filas.
Y esta función de.
Festejar.
Y hacer funcionar el can fit lleva mucho, mucho, mucho tiempo.
Y la mayoría de las veces, ejecuta este tipo de operaciones en algo como una
GPU o una unidad de procesamiento gráfico y, a veces, en la nube, porque no podría hacerlo en una computadora normal.
Ahora, esta parte requiere mucho, mucho tiempo.
Por lo tanto, no querría que todos los usuarios que envían una imagen de una serpiente ejecuten esta función.
A este modelo lo llamamos persistencia y la persistencia del modelo es importante porque la próxima vez
que queramos hacer una predicción, queremos guardar este modelo, esta función en un archivo y usar ese archivo para predicciones.
Cuando está en su iPhone y está usando, digamos, una función de aprendizaje automático, no se ejecutará ni
entrenará el modelo allí mismo.
Idealmente, ese modelo ya está en su teléfono.
Y esta idea de la persistencia del modelo es importante.
Déjame mostrarte cómo hacer eso.
Una vez más, Cycad aprendió al rescate con Cycad Learn, puedo decir de Cycad Learned.
Trabajo de importación, Leyb.
Y ahora puedo guardar mi modelo usando el módulo job lib simplemente haciendo job lib dot dump.
Y tira el modelo en alguna parte.
Así que vamos a deshacernos del caso y cuál es nuestro modelo, así que vamos a deshacernos de Kinen.
Y podemos llamarlo como quieras, digamos trabajo de pequeños puntos cerebrales, Leyb, esa es la extensión que tendremos que usar ya
que estamos usando el módulo de biblioteca de trabajos.
Y esto almacena el modelo entrenado en un archivo llamado archivo binario.
Entonces, si ejecuto esto.
Ah, y entro allí y eso es porque tenemos que aprender los externos de cycad, por lo que esta es solo una forma
de importar el módulo de biblioteca de trabajo.
Entonces, si ejecuto esto de nuevo.
Aquí vamos.
Si ahora voy a mi cuaderno de Júpiter.
Puede ver que tengo un archivo lib de trabajo.
Así que ahora en el futuro, en lugar de volver a entrenar el modelo, puedo simplemente hacer un trabajo o modelo, ya que
lo asignamos a una variable y decimos que el modelo es igual al trabajo lib.
En realidad, ni siquiera necesitamos el signo igual aquí y podemos simplemente deshacernos de esto.
Así que ejecutemos eso.
Y podemos simplemente iniciar sesión ahora en el modelo siempre que lo necesitemos, digamos, modelo es igual a trabajo, Leyb, punto bajo.
Y mira, el nombre del trabajo que queremos, que es el cerebro pequeño.
Así que ahora si hago modelo dot.
Predecir.
Digamos, los datos de prueba X y hago clic en ejecutar.
Mire eso, obtengo mis predicciones, y si ahora copio el código, que eran los datos de muestra aquí.
Así que vamos a cortarlo y pegarlo aquí si hago clic en ejecutar.
Ahí vamos, nuestro modelo o y en lugar de predecir, solo haremos la predicción del modelo si hago clic en ejecutar.
Mira eso.
Esto todavía funciona.
Entonces pude guardar mi modelo para no tener que seguir entrenando porque eso requiere mucha potencia, de
modo que mi usuario, cada vez que un usuario quiere usar mi modelo, simplemente usa la carga de trabajo para cargar
y luego use el método de predicción.
Y así es como funcionan los modelos en la vida real, y cada vez que hacemos una mejora en el
modelo, simplemente lo volcamos de nuevo, tal vez al teléfono de un usuario para que pueda usarlo.
Pero de esta manera, solo los dueños de negocios que tienen mucha potencia de cómputo pueden entrenar los modelos a medida que se
vuelven cada vez más complejos.