Форматы моделей
После успешного выполнения пайплайна обучения модели её необходимо сохранить в формате, подходящем для хранения и развёртывания в ML-приложении для обслуживания.
В этой главе вы познакомились с двумя распространёнными форматами для этой цели.
Для вашего сценария важно следующее: вы хотите обучить модель на одном языке программирования, а затем загрузить и обслуживать её на совершенно другом.
Какой формат обеспечит такую гибкость?
Это упражнение является частью курса
MLOps: развёртывание и жизненный цикл моделей
Практическое интерактивное упражнение
Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений
Начать упражнение