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如何在无服务器架构上构建机器学习系统
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原文英文，约6000词，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文介绍了如何构建基于无服务器架构的机器学习应用，帮助中型零售商通过AI模型优化定价。项目涵盖数据处理、模型训练与调优、API部署等步骤，实现实时价格预测，提升销售效率。
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关键要点
- 本文介绍了如何构建基于无服务器架构的机器学习应用，帮助中型零售商通过AI模型优化定价。
- 项目需要机器学习、深度学习、Python编程和全栈部署的基本经验。
- 目标是利用AI模型为中型零售商推荐最佳价格，以最大化销售。
- 主要模型为多层前馈网络，备份模型包括LightGBM、SVR和Elastic Net。
- 模型训练使用约50万样本的数据集，并通过Optuna的贝叶斯优化进行调优。
- 所有模型在记录的数量值上进行预测，使用对数变换提高模型学习效果。
- 系统架构围绕AWS Lambda构建，实现可扩展的机器学习系统。
- 无服务器架构的优点包括无需管理服务器、自动扩展和按需计费。
- 系统架构包括Docker容器化、API Gateway、S3存储和ElastiCache。
- 部署工作流程包括数据准备、模型训练、Flask应用创建和Docker镜像发布。
- Flask应用配置需要考虑API端点数量、处理函数和缓存存储。
- Docker镜像发布到ECR后，创建Lambda函数并连接API Gateway。
- 配置AWS资源包括IAM角色、安全组和虚拟私有云（VPC）。
- 构建客户端应用程序（可选）使用React展示销售预测。
- 最终结果是一个动态定价系统，能够实时提供价格预测。
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