ML Space - Начало работы с ML Space
- Инструкции
- Использовать GitLab CI при работе с Environments
- Развертывание и эксплуатация моделей
- Начало работы с деплоями
- Сериализовать модель для использования в Deployments
- Скрипты для прогнозирования на основе обученных моделей
- Провалидировать serving-скрипт
- Создать образ для деплоя
- Развернуть модель (создать деплой)
- Отправить синхронный HTTP-запрос к развернутой модели
- Отправить асинхронный HTTP-запрос к развернутой модели
- Тарификация
- Термины и сокращения
- Обратиться в поддержку
Развертывание и эксплуатация моделей
В этом разделе приведены инструкции по развертыванию и эксплуатация моделей в модуле Deployments платформы ML Space.
В этом разделе
- Начало работы с деплоями
- Сериализовать модель для использования в Deployments
- Скрипты для прогнозирования на основе обученных моделей
- Провалидировать serving-скрипт
- Создать образ для деплоя
- Развернуть модель (создать деплой)
- Отправить синхронный HTTP-запрос к развернутой модели
- Отправить асинхронный HTTP-запрос к развернутой модели
Перед началом работы
Убедитесь, что:
Вы авторизованы в личном кабинете https://console.cloud.ru, и у вас есть доступ к платформе ML Space.
Создан проект. Если проекта не существует, создайте его.
Создан воркспейс. Попросите коллег из требуемого воркспейса добавить вас в воркспейс и после добавления выберите его из раскрывающегося списка в шапке страницы.
Если воркспейс не существует, создайте новый.
Пользователь зарегистрирован. Для регистрации нового пользователя воспользуйтесь инструкцией.
Есть обученная ML-модель.
- Перед началом работы