《機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用》課件-pro2-2-3 模型的持久化與部署

授課教師：項(xiàng)目二經(jīng)典案例：鳶尾花的分類背景描述：基于著名的鳶尾花數(shù)據(jù)集，由RonaldFisher在1936年發(fā)表每個(gè)樣本：4個(gè)特征：花萼長度（sepallength）花萼寬度（sepalwidth）花瓣長度（petallength）花瓣寬度（petalwidth）1個(gè)目標(biāo)變量（鳶尾花的品種）：山鳶尾（IrisSetosa）變色鳶尾（IrisVersicolour）維吉尼亞鳶尾（IrisVirginica）項(xiàng)目目標(biāo)：熟練掌握scikit-learn中，基于分類任務(wù)模型的構(gòu)建；熟練掌握scikit-learn中，基于分類任務(wù)模型的優(yōu)化。授課教師：任務(wù)二

基于鳶尾花分類的SVM模型構(gòu)建模塊3:模型的持久化與部署任務(wù)二SVM情景引入

你是誰：數(shù)據(jù)工程師或算法工程師你已經(jīng)做了什么：在Python

環(huán)境下用機(jī)器學(xué)習(xí)框架scikit-learn訓(xùn)練好了模型，準(zhǔn)確度不錯(cuò)你將要做什么：如何讓你訓(xùn)練好的模型，快速部署在甲方的環(huán)境中技能點(diǎn)：模型的持久化

模型持久化是指將訓(xùn)練好的模型保存到磁盤上，以便于后續(xù)的重新加載和使用。Scikit-learn利用Python的pickle模塊來實(shí)現(xiàn)模型的序列化。序列化：將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流的過程，這樣可以將其存儲(chǔ)在文件中或通過網(wǎng)絡(luò)傳輸。反序列化：將字節(jié)流轉(zhuǎn)換回原始對(duì)象的過程。重要性：序列化工具：Joblib和Pickle知識(shí)點(diǎn)：序列化

數(shù)據(jù)持久化：通過序列化，程序可以將運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)保存到磁盤上，以便在下次運(yùn)行時(shí)恢復(fù)。這對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的保存尤為重要，能夠避免重復(fù)訓(xùn)練，節(jié)省時(shí)間和計(jì)算資源。想象一下，如果每次使用模型時(shí)都需要重新訓(xùn)練，那將是多么耗時(shí)和低效的工作??！通過序列化，我們可以將模型的狀態(tài)保存到磁盤上，隨時(shí)讀取，避免重復(fù)勞動(dòng)。數(shù)據(jù)傳輸：在分布式系統(tǒng)中，序列化使得數(shù)據(jù)能夠在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間傳輸。無論是通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)，還是在不同的進(jìn)程間共享數(shù)據(jù)，序列化都是必不可少的。比如，當(dāng)我們需要將模型從一個(gè)服務(wù)器傳輸?shù)搅硪粋€(gè)服務(wù)器時(shí)，序列化可以將模型轉(zhuǎn)換為字節(jié)流，從而方便地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸。跨語言支持：序列化后的數(shù)據(jù)可以在不同的編程語言之間共享。例如，Python中的對(duì)象可以被序列化為JSON格式，然后在JavaScript中反序列化使用。這種靈活性使得系統(tǒng)的互操作性大大增強(qiáng)，開發(fā)者可以在不同的環(huán)境中輕松共享數(shù)據(jù)。版本控制：在機(jī)器學(xué)習(xí)的迭代過程中，模型會(huì)不斷更新和優(yōu)化。通過序列化，我們可以為每個(gè)版本的模型創(chuàng)建快照，方便進(jìn)行版本管理和回溯。這樣一來，我們就可以輕松地比較不同版本的模型，選擇最佳的模型進(jìn)行部署。（集成學(xué)習(xí)）技能點(diǎn)：序列話工具：Joblib和PickleJoblibPickle序列化二進(jìn)制字節(jié)流性能處理大型數(shù)據(jù)處理小型對(duì)象并行運(yùn)算支持，可以將任務(wù)分發(fā)到多個(gè)進(jìn)程中，進(jìn)一步提升了處理速度。不支持壓縮支持內(nèi)置的壓縮功能，存儲(chǔ)大型數(shù)據(jù)集時(shí)更加靈活，能夠有效減少磁盤空間的占用本身不支持壓縮，但可以與其他壓縮庫（如gzip）結(jié)合使用數(shù)據(jù)安全性以二進(jìn)制格式存儲(chǔ)，雖然這在一定程度上提高了安全性，但并沒有提供額外的安全機(jī)制。在安全性方面存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在反序列化時(shí)。應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域一般目的的序列化任務(wù)，尤其是在處理小型對(duì)象時(shí)技能點(diǎn)：Joblib

importjoblib#假設(shè)clf是你的訓(xùn)練好的模型clf=...clf.fit(...)#保存模型到磁盤joblib.dump(clf,'model.pkl')#從磁盤加載模型loaded_clf=joblib.load('model.pkl')/view/132.html技能點(diǎn)：Joblib--importjoblib#假設(shè)clf是你的訓(xùn)練好的模型clf=...clf.fit(...)#保存模型到磁盤job