Mlops의 기계 예측 유지 보수

이 포괄적 인 가이드는 MLOPS, AWS 및 FASTAPI를 사용하여 생산 준비 예측 유지 보수 시스템을 구축하는 것을 보여줍니다. 강력하고 확장 가능한 솔루션에 대한 모범 사례를 강조하면서 데이터 처리, 모델 교육 및 배포를 다룰 것입니다. 학습 목표

이 튜토리얼은 다음을 가르쳐 줄 것입니다

데이터 수집, 모델 교육 및 배포를 포괄하는 예측 유지 보수를위한 완전한 MLOPS 파이프 라인 설계 및 구현. Docker, Fastapi 및 AWS 서비스와 같은 도구를 통합하여 생산 준비 기계 학습 애플리케이션을 작성합니다. > GitHub 조치를 활용하여 CI/CD를 자동화하여 부드럽고 안정적인 코드 통합 및 배포를 보장합니다. 모니터링, 성능 추적 및 모델 효율성을 유지하기위한 지속적인 개선을위한 모범 사례 구현.

이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.

목차

챌린지 : 계획되지 않은 가동 중지 시간 및 높은 유지 보수 비용 필수 전제 조건 프로젝트 구조 개요 데이터 수집 프로세스 데이터 검증 및 품질 관리 데이터 변환 기술 모델 교육 및 평가 AWS 통합 세부 사항 스토리지에 AWS S3를 사용합니다 Amazon Elastic Container Registry (ECR) 활용 원활한 배포를위한 도커 화

github 액션 비밀 설정

aws ec2 에 배포됩니다 GitHub 동작을 사용한 CI/CD 구현 Fastapi 응용 프로그램 구조

결론 및 다음 단계 자주 묻는 질문

챌린지 : 계획되지 않은 가동 중지 시간 및 높은 유지 보수 비용 산업 환경에서 예상치 못한 장비 고장으로 인해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간과 재무 손실이 발생합니다. 이 프로젝트는 MLOPS 및 기계 학습을 사용하여 잠재적 인 문제를 사전에 식별하여 적시 수리 및 중단을 최소화 할 수 있습니다. 프로젝트 아키텍처 개요 구현하기 전에 프로젝트의 아키텍처를 살펴 보겠습니다

필수 전제 조건 시작하기 전에 다음을 확인하십시오 리포지토리를 복제하십시오 : 가상 환경을 생성하고 활성화하십시오 :

설치 종속성 :

• 설정 환경 변수를 설정합니다 :
• 파일을 만들고 mongodb 연결 문자열을 추가하십시오 :
프로젝트 구조 개요 프로젝트의 구조는 명확성과 유지 가능성을 위해 설계되었습니다. 주요 구성 요소와 그 상호 작용은 다음과 같습니다

git clone "https://github.com/karthikponna/Predictive_Maintenance_MLOps.git"
cd Predictive_Maintenance_MLOps

(데이터 수집, 데이터 검증 등을 자세히 설명하는 나머지 섹션은 유사한 재구성 및 구조 조정의 유사한 패턴을 따라 가독성과 흐름을 개선하면서 원래 정보를 유지합니다. 원래 입력의 길이로 인해 현재 응답 한계 내에서이를 완료 할 수 없습니다.) 특정 섹션을 계속하고 싶은지 알려주십시오.

위 내용은 Mlops의 기계 예측 유지 보수의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!