Cukorbetegség kezelés közzéteszi, Inzulinnal kezeltek kézikönyve

A megoldás a scikit-learn diabetes adatkészletre épül, de könnyen adaptálható bármilyen AI-forgatókönyvhöz és más népszerű buildrendszerekhez, például a Jenkinshez vagy a Jenkinshez. Az architektúra referencia-implementációja a következő GitHub. Architektúra Ez az architektúra a következő összetevőkből áll: Azure Pipelines.

Ez a build- és tesztelési rendszer az Azure DevOpson alapul, és a build- és kiadási folyamatokhoz használatos.

Inzulinnal kezeltek kézikönyve

Az Azure Pipelines ezeket a folyamatokat feladatoknak nevezett logikai lépésekre bontja. Azure Machine Learning a gépi tanulási modellek nagy léptékű betanítása, pontozása, üzembe helyezése és kezelése felhőszolgáltatás. Ez az architektúra a Azure Machine Learning Python SDK használatával hoz cukorbetegség kezelés közzéteszi munkaterületet, számítási erőforrásokat, a gépi tanulási folyamatot és a pontozási rendszerképet.

A Azure Machine Learning munkaterület lehetőséget biztosít a gépi tanulási modellek kísérletezésre, betanítra és üzembe helyezésére.

A betanítás ezen a fürtön lesz végrehajtva. Azure Machine Learning folyamatok újrafelhasználható gépi tanulási munkafolyamatokat biztosítanak, amelyek a forgatókönyvekben újra felhasználhatók. A betanítás, a modell kiértékelése, a modellregisztráció és a rendszerkép-létrehozás a folyamatok különböző lépései alapján történik ebben a használatban.

A folyamat közzététele vagy frissítése a build fázis végén történik, és az új adatok érkezésekor aktiválódik. Azure Blob Storage.

A blobtárolók a pontozási szolgáltatás naplóit tárolják. Ebben az esetben a rendszer a bemeneti adatokat és a modell előrejelzését is gyűjti. Némi átalakítás után ezek a naplók felhasználhatók a modell újraképezése során.

Azure Container Registry. A pontozó Python-szkript Docker-rendszerképként van csomagolva, és a cukorbetegség kezelés közzéteszi adatbázisban van verziószámozva.

Azure Container Instances:. A kiadási folyamat részeként a minőségbiztosítási és az átmeneti környezetet utánozzák a pontozási webszolgáltatás-rendszerkép Container Instances-ban való üzembe helyezésével, amely egy egyszerű, kiszolgáló nélküli lehetőséget biztosít a tárolók futtatására.

Azure Kubernetes Service.

Miután a pontozó webszolgáltatás rendszerképét cukorbetegség kezelés közzéteszi tesztelték a minőségbiztosítási környezetben, a rendszer üzembe helyezheti azt az éles környezetben egy felügyelt Kubernetes-fürtön.

Azure Application Elemzések. Ez a monitorozási szolgáltatás a teljesítményanomáliák észlelésére használható. MLOps-folyamat Ez a megoldás bemutatja az AI-projektek különböző szakaszainak teljes automatizálását olyan eszközökkel, amelyek már ismerősek a szoftvermérnökök számára.

A gépi tanulási probléma egyszerűen a DevOps-folyamatra összpontosíthat. A megoldás a scikit-learn diabetes adatkészletet használja, és egy lineáris regressziós modellt hoz létre a cukorbetegség valószínűségének előrejelzéséhez.

A részletekért lásd: Python scikit-learn-modellek betanítása.

• Pinterest Ha pumpája CGM funkcióját használja, akkor glükózszintjét napi 24 órában láthatja.
• Continuous Glucose Monitoring | The MiniMed G System - Medtronic Diabetes Magyarország

Ez a megoldás az alábbi három folyamaton alapul: Build folyamat. Felépíti a kódot, és futtat egy tesztcsomagot. Folyamat újraképezése. Újraképei a modellt ütemezés szerint, vagy amikor új adatok válnak elérhetővé. Kiadási folyamat. A pontozási rendszerkép működőképes, és biztonságosan meg lesz hirdetve a különböző környezetekben. A következő szakaszok ezeket a folyamatokat ismertetik. Buildelési folyamat A CI-folyamat a kód minden bejelentkezésekor aktiválódik. A kód felépítését és a tesztek futtatását követően közzétesz egy frissített Azure Machine Learning-folyamatot.

A build-folyamat a következő feladatokból cukorbetegség kezelés közzéteszi Kódminőség. Ezek a tesztek biztosítják, hogy a kód megfelel a csapat szabványának. Ezek a tesztek biztosítják a kód működését, megfelelő kódfedettség-lefedettségét és stabil működését.

Ezek a tesztek ellenőrzik, hogy az adatminták megfelelnek-e a várt sémának és eloszlásnak. Szabja testre ezt a tesztet más esetekben, és futtassa külön adat sanitási folyamatként, amely új adatok érkezésekor aktiválódik. Például helyezze át az adattesztfeladatot egy adatbeteléses folyamatba, hogy korábban tesztelni tudja. Megjegyzés Érdemes megfontolni a DevOps-eljárások engedélyezését a gépi tanulási modellek betanítása céljából használt adatokhoz, de ez a cikk nem terjed ki erre.

Cukorbetegség kezelése: gyógyszeres kezelés, diéta és inzulin

Hozza létre a betanítás feladatát futtató számítási erőforrásokat. Hozza létre a gépi tanulási folyamatot a frissített betanító szkript használatával. Tegye közzé a gépi tanulási folyamatot REST-végpontként a betanítás munkafolyamatának vezénylére. A következő szakasz ezt a lépést ismerteti. Folyamat újraképezése A gépi tanulási folyamat aszinkron módon összehangolja a modell újraképezését. Az újratanítás indítása lehet előre ütemezett, vagy történhet akkor, amikor az előző lépésből meghívja a közzétett folyamat REST-végpontját, és ezzel cukorbetegség kezelés közzéteszi adatok válnak elérhetővé.

Ez a folyamat a következő lépéseket tartalmazza: Modell betanítás. A betanító Python-szkript a Azure Machine Learning Compute-erőforráson lesz végrehajtva, hogy egy új modellfájlt kap, amely a futtatás előzményeiben van tárolva.

Mivel egy AI-projektben a betanítás a legnagyobb számítási igényű feladat, a megoldás a Azure Machine Learning használja.

A HbA1c szerepe a 2-es típusú cukorbetegség szűrésében

Modell kiértékelése. Egy egyszerű kiértékelési teszt összehasonlítja az új modellt a meglévővel. Csak cukorbetegség kezelés közzéteszi lépteti elő a modellt előléptetve, ha az új modell jobb. Ellenkező esetben a modell nincs regisztrálva, és a folyamat megszakad. Modell regisztrálása. Az újraképezett modell regisztrálva van az Azure ML modell regisztrációs adatbázisában.

Ez a szolgáltatás verzióvezérlést biztosít a modellekhez metaadatcímkék mellett, így könnyen reprodukálhatók. Kiadási folyamat Ez a folyamat bemutatja, hogyan lehet működőképesíteni a pontozási képet, és hogyan lehet biztonságosan meglépni különböző környezetekben. Cukorbetegség kezelés közzéteszi a folyamat két környezetre van felosztva: minőségbiztosítási és éles környezet: Minőségbiztosítási környezet Modell-összetevő eseményindítója.

Inzulinnal kezeltek kézikönyve - gyongyosmezes.hu

A kiadási folyamatok minden alkalommal aktiválódnak, amikor új összetevő érhető el. A rendszer a Azure Machine Learning modellkezelés regisztrált új modellt kiadási összetevőként kezeli. Ebben az esetben minden új modell regisztrálva van egy folyamat. Pontozási rendszerkép létrehozása. A regisztrált modell egy pontozó szkript és Python-függőségek Conda YAML-fájl egy működőképesítési Docker-rendszerképbe van csomagolva.

A rendszerkép automatikusan verziószámot kap az Azure Container Registry rendszerén keresztül. Üzembe helyezés Container Instances. Ez a szolgáltatás nem éles környezet létrehozására használható. A sugar cukorbetegség roots burda kezelés rendszerkép is itt van üzembe helyezni, és ez többnyire tesztelésre használatos. Container Instances cukorbetegség kezelés közzéteszi és gyors módszer a Docker-rendszerkép tesztelésére.

Webszolgáltatás tesztelése. Egy egyszerű API-teszt a rendszerkép sikeres üzembe helyezését teszi lehetővé. Éles környezet Üzembe helyezés a Azure Cukorbetegség kezelés közzéteszi Service. Ez a szolgáltatás egy pontozási rendszerkép webszolgáltatásként, éles környezetben való, nagy léptékű üzembe helyezésére használható.

Méretezési szempontok Az Azure DevOpsban a build-folyamatok bármilyen méretű alkalmazáshoz skálázhatóak. A build-folyamatok maximális időkorlátja a futtatott ügynöktől függően változik.

A buildek örökre futnak a saját üzemeltetett ügynököken privát ügynököken. Nyilvános projekt Microsoft által üzemeltetett ügynökei számára a buildek hat órán át futnak.

Magánprojektek esetén a korlát 30 perc. Ez lehetővé teszi a módosítások gyors érvényesítését és a problémák felmerülő kijavítását. Hosszú ideig futó tesztek futtatása munkaidőn túl.

A kiadási folyamat egy valós idejű pontozási webszolgáltatást cukorbetegség kezelés közzéteszi közzé. Skálázja az éles környezetet a fürt méretének Azure Kubernetes Service alapján. A fürt mérete az üzembe helyezett pontozási webszolgáltatás várható terhelésétől függ. A valós idejű pontozási architektúrák esetén az átviteli sebesség egy kulcsfontosságú optimalizálási metrika.

Nem mély tanulási forgatókönyvek esetén a cpu-nak elegendőnek kell lennie a terhelés kezeléséhez; A mély tanulási számítási feladatok esetében azonban, ha a sebesség szűk keresztmetszetet eredményez, a GPU-k általában jobb teljesítményt biztosítanak a cpu-khoz képest. Azure Kubernetes Service processzor- és GPU-csomóponttípusokat is támogat, ezért használja ez a megoldás a rendszerkép üzembe helyezéséhez.

Skálázhatja az újraképzési folyamatot az Azure Machine Learning Compute-erőforrás csomópontjainak számától függően, és az automatikus skálázás lehetőséggel kezelheti a fürtöt. Ez az architektúra processzorokat használ. Felügyelettel kapcsolatos szempontok Az újraképzési feladat figyelése.

• A 2 -es típusú cukorbetegséget kezelik: Először a súlycsökkentéssel, a 2 -es típusú cukorbetegség diétájával és a testmozgással Cukorbetegség elleni gyógyszereket szájon át vagy injekció formájában írnak fel, ha ezek az intézkedések nem képesek szabályozni a 2 -es típusú cukorbetegség megemelkedett vércukorszintjét.
• Cukorbetegség kezelése: gyógyszeres kezelés, diéta, inzulin és alternatíva - Cukorbetegség

A gépi tanulási folyamatok vezényelik a gépek egy fürtje közötti újraképzést, és egyszerű lehetőséget biztosítanak a monitorozásukhoz. Használja a Azure Machine Learning felhasználói felületét, és keresse meg a naplókat a Folyamatok szakaszban. Ezek cukorbetegség kezelés közzéteszi naplók blobba is írhatóak, és onnan is beolvashatóak olyan eszközökkel, mint a Azure Storage Explorer.

Azure Machine Learning segítségével egyszerűen naplózható a gépi tanulási életciklus minden lépése. A naplók egy blobtárolóban vannak tárolva. További információ: Enable logging in Cukorbetegség kezelés közzéteszi Machine Learning. A gazdagabb figyelés érdekében konfigurálja az Elemzések a naplók használatára. Az összes titkos adatokat és hitelesítő Azure Key Vault tárolódnak, és az Azure Pipelinesban érhetők el változócsoportokkal. Költségekkel kapcsolatos szempontok Az Azure DevOps ingyenes nyílt forráskódú projektekhez és legfeljebb öt felhasználót használó kisebb projektekhez.

Nagyobb csapatok számára a felhasználók száma alapján vásároljon egy tervet. Ebben az architektúrában a számítás a legnagyobb költségeket hajtód meg, és a költsége a használattól függően változik. Ez az architektúra Azure Machine Learning Compute-t használ, de más lehetőségek is elérhetők.

Azure Machine Learning nem számít fel további költséggel a számítási fürtöt kiszolgáló virtuális gépek költségein felül.

Konfigurálja a számítási fürtöt úgy, hogy legalább 0 csomóponttal legyen, így ha nincs használatban, 0 csomópontra skálázható le, cukorbetegség kezelés közzéteszi nem jár költségekkel. A számítási költségek a csomópont típusától, a csomópontok számától és a kiépítési módtól alacsony prioritású vagy dedikált függnek. Az Azure díjkalkulátorával megbecsülheti Machine Learning szolgáltatások költségeit.

A megoldás üzembe helyezése A referenciaarchitektúra üzembe helyezéséhez cukorbetegség kezelés közzéteszi az első lépéseket a GitHub útmutatóban. Következő lépések Szeretne többet megtudni?