Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста - страница 3

Предположим, что исполнитель успешно справился с реализацией представленной бизнес-постановки. В качестве результата работы он предоставил прототип решения задачи по обобщению текста в формате Jupyter Notebook. (см. Приложение №1)

Основные этапы работы, представленные в файле Jupyter Notebook:

Подготовка рабочей среды:

Установка всех необходимых библиотек и пакетов, проверка доступности графического процессора для ускоренных вычислений.

Загрузка данных:

Импорт предоставленных заказчиком данных и их предварительная обработка.

Выбор и загрузка модели:

Выбрана модель PEGASUS из библиотеки Hugging Face's Transformers для задачи обобщения.

Дообучение модели:

Используя предоставленные заказчиком данные, произведено дообучение модели для лучшей адаптации к специфике диалогов заказчика.

Оценка качества:

Проведена валидация и оценка качества модели на отложенной выборке.

Демонстрация работы:

Представлены примеры обобщения различных текстов с использованием обученной модели.

Этот Jupyter Notebook служит как детальное руководство по реализации решения, так и демонстрацией его эффективности.

Приложение №1 Прототип по обобщению текста в формате Jupyter Notebook

По итогам предоставления прототипа заказчиком принято решение о запуске данного решения в продакшен.

Это открывает новый этап работы для исполнителя.

Модульное кодирование:

Необходимо структурировать код из Jupyter Notebook, разделив его на модули и функции, что облегчит последующую интеграцию, тестирование и поддержку решения.

Создание Web-API интерфейса:

Разработка пользовательского интерфейса, который позволит конечным пользователям легко и удобно использовать решение для обобщения текстов.

Контейнеризация:

Все компоненты решения, включая зависимости, модель и интерфейс, необходимо упаковать в Docker-контейнер. Это обеспечит портативность, масштабируемость и надежность при развертывании решения.

Разворачивание контейнера на облачной инфраструктуре заказчика:

После тестирования и упаковки решения в Docker-контейнер, оно должно быть развернуто на облачной инфраструктуре заказчика, обеспечив тем самым доступность для конечных пользователей.

Эти этапы являются ключевыми для успешного перехода от прототипа к полноценному продакшен-решению, способному обслуживать множество пользователей и интегрироваться с другими системами заказчика.