关于更新机器学习模型的提问
我有一个模型（加载到内存中），它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程，每隔几个小时重新训练模型（必要的）。在每次重新训练发生时，触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么？目前，我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。
我想，如果不是消息队列，而是一个WebServer的话，这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint。很难找到关于这个主题的最佳实践。
共有1个答案
我在这里发现了一个类似的问题。谷歌应用引擎：每天自动重新部署一次更新机器学习模型？
答案似乎表明，最好的办法是在训练完成后重新部署。但我可能会有更多的模型在这个管道。在每一次再列车上重新部署并不是真正可行的。
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