| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Razvoj platforme za nameščanje in upravljanje napovednih modelov strojnega učenja : magistrsko delo
Avtorji:ID Semprimožnik, Matevž (Avtor)
ID Vrbančič, Grega (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Semprimoznik_Matevz_2026.pdf (2,46 MB)
MD5: 1FC3858ED7E49E13C671E0B864D34EF5
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Z naraščajočo uporabo strojnega učenja v praksi se povečuje tudi število napovednih modelov v produkciji, kar prinaša izzive pri njihovem učinkovitem serviranju. V magistrskem delu obravnavamo razvoj platforme za serviranje modelov, ki omogoča skalabilno, zanesljivo in učinkovito izvajanje napovedi. Poseben poudarek je na optimizaciji porabe virov, podpori sinhronemu in asinhronemu izvajanju ter uporabi interoperabilnega formata ONNX. Razvita rešitev je eksperimentalno primerjana z obstoječo platformo, pri čemer analiziramo odzivni čas, prepustnost in porabo virov. Rezultati kažejo, da lahko ustrezna arhitektura bistveno izboljša učinkovitost serviranja modelov.
Ključne besede:serviranje modelov, strojno učenje, ONNX, skalabilnost, optimizacija virov.
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[M. Semprimožnik]
Leto izida:2026
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XI, 105 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-98196 Novo okno
UDK:004.85(043.2)
COBISS.SI-ID:283408643 Novo okno
Datum objave v DKUM:29.06.2026
Število ogledov:164
Število prenosov:30
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:25.05.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Development of a platform for the deployment and management of predictive machine learning models
Opis:With the increasing adoption of machine learning in practice, the number of predictive models in production is also growing, which introduces challenges in their efficient serving. This master’s thesis addresses the development of a platform for model serving that enables scalable, reliable, and efficient execution of predictions. Particular emphasis is placed on resource optimization, support for both synchronous and asynchronous execution, and the use of the interoperable ONNX format. The developed solution is experimentally compared with an existing platform, analyzing latency, throughput, and resource consumption. The results show that an appropriate architecture can significantly improve the efficiency of model serving.
Ključne besede:model serving, machine learning, ONNX, scalability, resource optimization


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici