Введение в развёртывание ML Введение Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая остаётся на компьютере, ничего из себя не представляет, независимо от того, насколько она хороша. Изучение этой части рабочего процесса Data Science может показаться непосильным, особенно если у вас нет большого опыта разработки программного обеспечения...

Источник: Nuances of Programming Введение Вы создали модель машинного обучения. Что делать дальше? Хранить в ноутбуке Jupyter, как ценный актив, чтобы ее никто не видел? Вместо этого лучше самым простым и доступным образом дать возможность другим пользователям экспериментировать с вашей работой и делиться ей. Другими словами, модель необходимо развернуть. Как это сделать? Просто распространить модель в виде файла? Такой вариант не подойдет. А может в виде контейнера Docker? Это более удобный способ: пользователь получит необходимые данные для локального запуска модели...