將機器學習模型部署到雲端,並透過API將其分享給世界各地的用戶。
通常,我們在學習機器學習時,會學到大量關於如何建立模型的信息,這無疑是該主題的核心。然而,另一個同等重要但在學術數據科學領域中常被忽視的方面是 如何部署這些模型 。我們如何將這些有用的工具分享給世界呢?因為,最終,這就是我們工作的目的,不是嗎?讓人們的生活更加便利。
在這篇文章中,我們將了解如何將機器學習模型部署到雲端,並透過API將其分享給世界。
何謂模型部署
部署模型的過程包括多個階段,從儲存模型到雲端,至通過API公開取用每個階段都必須小心處理。我們會使用Firebase Storage來儲存模型,然後將模型部署到AI平台以便在生產環境中進行版本控制和分析。最終,我們將透過Firebase Cloud Functions使模型可供API存取。
AI平台簡介
AI平台是 Google Cloud Platform (簡稱GCP)服務的一部分,旨在輕鬆管理整個生產和部署過程,而無需擔心維護自己的基礎設施,僅需為使用支付費用。這將使您能夠大規模擴展產品,適用於快速增長的項目。
您可以使用GCP提供的 12個月,300美元免費試用 獲得初步體驗,這將使您能夠自由進行各種實驗和測試。
Firebase雲端功能介紹
在本篇文章中,雲端功能將作為API使用。我們將透過一個鏈接提供模型的預測結果,任何人都可以通過該鏈接發送請求,並即時接收模型的預測回應。
開始實作過程
為了簡化說明,假設模型是使用Python開發並保存在Jupyter Notebook中,但這些步驟可靈活應用於其他環境。首先,請登入 Firebase Console ,使用您的Google帳戶創建新項目。進入Firebase Dashboard後,前往 項目設置 > 服務帳戶 > Firebase Admin SDK ,選擇Python選項並生成新的私鑰。這將給您一個JSON文件,請將其保存在筆記本目錄中。
範例故事分享
接下來,我將分享三個故事,幫助您了解在真實世界中如何應用和受益於這些技術。例如,一家初創公司利用這樣的工具來快速擴展他們的客戶支持系統,使得他們能夠以最小的成本應對大規模用戶流量。另一個案例是一名教育工作者使用AI平台來部屬自動評分系統,提高他的效率,並促使更多學生參與。最後,一家電商網站成功整合預測模型來分析客戶行為,提升了銷售轉化率。
這些例子展示了技術如何真正應用於實際情境,並創造實質價值。