Как эффективно интегрировать Django и Azure с конвейером Machine Learning для анализа данных?

Что такое Django? Что такое библиотеки Python & зависимости Django? Как Django можно использовать для развертывания моделей машинного обучения в облаке?

Я пытаюсь получить точные ответы и разрешить свои сомнения.

В настоящее время я работаю над проектом по анализу данных, используя Django для веб-разработки, и мне трудно эффективно интегрировать Django и Azure с моим конвейером машинного обучения. В частности, я сталкиваюсь с проблемами беспрепятственного подключения моих Django-моделей к этапам предварительной обработки данных, разработки функций и обучения моделей в рабочем процессе машинного обучения.

Что такое Django?

Django - это высокоуровневый веб-фреймворк на языке Python, позволяющий быстро создавать безопасные и удобные в обслуживании веб-сайты. Созданный опытными разработчиками, он снимает с вас большую часть хлопот, связанных с веб-разработкой. Ref-1

На Django можно разработать практически любое веб-приложение или веб-сайт, используя ядро Django, Django CMS или Wagtail, если вам нужна надежная система CMS для вашего сайта. Django поможет вам сделать веб-приложение свободным от сложностей базовой инфраструктуры, позволяя сосредоточиться на разработке функций, а не низкоуровневых деталей.

Какие библиотеки Python & зависят от Django?

Django - это веб-фреймворк, построенный на основе языка программирования Python. Он предоставляет структурированный способ создания веб-приложений с использованием Python. Приложения Django могут использовать практически любые библиотеки Python. Это могут быть как встроенные библиотеки (часть стандартной библиотеки Python), так и сторонние библиотеки, доступные через pip.

Например, вы можете использовать:

  • requests для выполнения HTTP-запросов.
  • Pillow для обработки изображений.
  • pandas для работы с данными.

Эти библиотеки устанавливаются отдельно по мере необходимости, в зависимости от требований вашего проекта Django.

Существуют специфические для Django библиотеки и расширения, которые добавляют функциональность или легко интегрируются в экосистему Django.

Например, вы можете использовать:

  • djangorestframework для создания API.
  • django-allauth для аутентификации.
  • django-crispy-forms для рендеринга форм.

Они также устанавливаются через pip и разработаны специально для работы с архитектурой Django.

Как можно использовать Django для развертывания моделей машинного обучения в облаке?

Django и модели машинного обучения - это 2 разные вещи. Django не имеет никакого отношения к обучению ML-моделей. Обучение моделей машинного обучения должно быть выполнено отдельно, прежде чем интегрировать модели ML в любое веб-приложение Django.

Например: Если вы обучаете ML-модель для защиты цен на жилье, вы должны собрать данные, очистить их и начать обучение модели с помощью методов ML, и как только вы будете удовлетворены тестированием данных модели, вы можете сериализовать (или pickle) обученную модель, чтобы ее можно было сохранить и позже загрузить для составления прогнозов. Интегрируйте эту сериализованную модель в ваше веб-приложение Django. Создайте конечную точку API или представление, которое принимает характеристики дома в качестве входных данных и использует модель для прогнозирования и возврата цены дома на вашем сайте с помощью Django или любой другой платформы.

Что касается развертывания в облаке, это может сильно отличаться от проекта к проекту, но как только вы подготовите обученную ML-модель и веб-приложение, все должно быть просто, если вы используете современные веб-сервисы, доступные в Azure или AWS.

Надеюсь, это прояснит ваши сомнения.

Вернуться на верх