Автоматизация
Сбор данных
Веб-сервер будет развернут на Google Cloud Run и настроен для регулярного получения соответствующих данных от Железной руки каждый час. Он будет загружать данные APY в читаемом формате
Поглощение и предварительная обработка данных
IДля начала процесса обучения модели читаемый файл в GCS будет загружен и предварительно обработан, чтобы подготовить данные высокого качества для обучения. На этапе предварительной обработки данные будут очищены, выполнена инженерия признаков для создания новых характеристик, нормализация данных, разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки и т.д.
Настройка гиперпараметров
Настройка гиперпараметров, таких как количество нейронов, функция активации, скорость обучения, размер пакета, функция потерь, количество эпох и т.д., для повышения производительности модели
Обучение модели
На этом этапе определяется модель LSTM, выполняется ее обучение, предсказания и оценка.
Оценка модели
Использование тестового набора данных для оценки производительности модели и проверки, что производительность модели превышает определенный порог, с последующим сохранением модели в GCS.
Развертывание модели
Развертывание сохраненной модели для предоставления данных предсказаний.
Непрерывный мониторинг
Мониторинг состояния и производительности развернутой модели и настройка оповещений на случай возникновения аномалий или снижения производительности модели.
Обратная связь и повторное обучение
Если на этапе мониторинга обнаруживается отклонение или снижение производительности, модель проходит повторное обучение.
Last updated