deploy-ml-model-serving

Deploy machine learning models to production with scalable serving infrastructure, monitoring, and A/B testing.

Use MLflow's built-in serving for quick deployment of scikit-learn, PyTorch, and TensorFlow models.

Expected: Model server starts successfully, responds to HTTP POST requests, returns predictions in JSON format, Docker container runs without errors.

انشر نماذج التعلم الآلي على البنية التحتية لخدمة الإنتاج باستخدام MLflow أو BentoML أو Seldon Core مع نقاط نهاية REST/gRPC، وقم بتنفيذ إمكانات القياس التلقائي والمراقبة واختبار A/B لاستدلال نموذج عالي الأداء على نطاق واسع. يُستخدم عند نشر النماذج المدربة للاستدلال في الوقت الفعلي، أو إعداد واجهات برمجة تطبيقات التنبؤ REST أو gRPC، أو تنفيذ القياس التلقائي للتحميل المتغير، أو تشغيل اختبارات A/B بين إصدارات النموذج، أو الترحيل من الدُفعة إلى الاستدلال في الوقت الفعلي. المصدر: pjt222/development-guides.