在哪里为API预测部署机器学习模型？

Question

我使用Prophet创建了机器学习模型：

https://www.kaggle.com/marcmetz/ticket-sales-prediction-facebook-prophet

我有一个运行Django的Web应用程序。在该应用程序中，我希望能够从我创建的模型中查找预测。我认为最好的方法是在Google Cloud Platform或AWS（？）上部署我的模型，并通过API调用从我的Web应用程序访问这些服务之一的预测。

我的问题是：这样描述我的方式正确吗？我仍然很难确定AWS还是Google Cloud是适合我的案例的更好解决方案，尤其是对于Prophet。我只能找到带有scikit-learn的示例。你们中任何有经验的人都能向我指出正确的方向吗？

Answer 1

这实际上取决于您使用的模型类型。在许多情况下，模型推断会获取一个数据点（类似于您对其进行训练的数据点），并且模型将生成对该请求的数据点的预测。在这种情况下，您需要在云中或边缘的某个地方托管模型。

但是，先知经常在模型训练中生成对未来的预测。在这种情况下，您只需要提供已经计算的预测，就可以将它们作为S3中的CSV文件提供，也可以作为DynamoDB或其他查找数据存储中的查找值提供。