模型训练与服务

模型训练是机器学习（ML）流水线中的一个阶段，在该阶段中，我们通过向机器学习模型提供数据来教导它如何进行预测。这一过程首先将训练数据集输入模型，模型利用这些数据来学习并理解模式或执行计算。然后，通过将模型的预测输出与实际结果进行比较来评估其性能。模型训练过程中可以使用多种算法。算法的选择通常取决于任务、可用数据以及项目需求。值得注意的是，模型训练阶段可能非常消耗计算资源，尤其是在处理大型数据集或复杂模型时。