можно положить уже обученную локально модель, а можно (считаю более правильным) процесс обучения и выгрузки модели так же оставить в продуктивной среде (для последующего перезапуска, при необходимости). При условии второго варианта: есть ли смысл разбивать данные на трейн/тест и производить поиск по сетке непосредственно в продуктивной среде? Или считаем, что все предварительные исследовательские этапы пройдены и в этих шагах больше нет необходимости, а если модель поломается и ее придется дорабатывать, то эти этапы снова будут входить в исследовательский процесс локально?
а какой смысл локально что-то делать? модель же должна обновляться
Обсуждают сегодня