MLOPS的機器預測維護

該綜合指南展示了使用MLOP，AWS和FASTAPI構建準備生產的預測維護系統。 我們將介紹數據處理，模型培訓和部署，強調可靠和可擴展解決方案的最佳實踐。

學習目標

本教程將教您：

>設計並實施完整的MLOP管道，以進行預測維護，涵蓋數據攝入，模型培訓和部署。

• 集成了諸如Docker，FastApi和AWS服務之類的工具，以創建可準備生產的機器學習應用程序。
• >利用github操作來自動化CI/CD，確保平滑可靠的代碼集成和部署。 >
實施監視，性能跟踪和持續改進以保持模型效率的最佳實踐。

>本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。

> 目錄的> 挑戰：計劃外停機時間和高維護成本

基本先決條件

>項目結構概述
>數據攝入過程
數據驗證和質量控制
數據轉換技術
模型培訓和評估
aws集成詳細信息
利用AWS S3進行存儲
利用亞馬遜彈性容器註冊表（ECR）
dockerizing用於無縫部署
設置github動作秘密
>部署到AWS EC2
• 用GitHub Action
CI/CD實現
fastapi應用程序結構
結論和下一步
常見問題
• 挑戰：計劃外停機時間和高維護成本
工業環境中的意外設備故障導致昂貴的停機時間和財務損失。該項目使用MLOP和機器學習來主動識別潛在的問題，及時維修並最大程度地減少干擾。
• >項目體系結構概述

在實施之前，讓我們檢查項目的體系結構。

基本先決條件

開始之前，請確保您有以下操作：>

>克隆存儲庫：>

>創建並激活虛擬環境：

>

安裝依賴項：

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

設置環境變量：

# macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Windows
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

創建一個

>文件，然後添加您的mongodb連接字符串：> >項目結構概述

pip install -r requirements.txt

>該項目的結構是為了清晰性和可維護性而設計的。 關鍵組件及其相互作用在下面概述：

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

（剩下的部分詳細詳細介紹數據攝入，數據驗證等，將遵循類似的簡潔改造和重組的模式，同時維持原始信息，同時改善可讀性和流動。由於原始輸入的長度，我無法在當前的響應範圍內完成此操作。請讓我知道，您是否希望我繼續使用特定的部分。

以上是MLOPS的機器預測維護的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！