Model yang menganggur di notebook tidak memberi nilai apa pun. Section ini membahas langkah membawa model ke operasional: menyimpan dan memuat model dengan joblib, membangun pipeline prediksi utuh, mengenal API model dengan FastAPI, menjalankan prediksi batch, memantau performa model di produksi, mendeteksi perubahan data, memperbarui model secara berkala, serta memahami batasan dan kewajiban operasional yang menyertainya.

# Menyimpan Model

Simpan dan muat kembali model terlatih dengan joblib dan pickle.

Buka → # Membuat Pipeline Prediksi

Rangkai preprocessing dan model menjadi satu pipeline yang konsisten.

Buka → # Pengenalan API Model

Bungkus model menjadi layanan prediksi minimal dengan FastAPI.

Buka → # Menjalankan Prediksi Batch

Terapkan model pada banyak baris data sekaligus secara terjadwal.

Buka → # Pemantauan Model

Pantau kesehatan model produksi: performa, latensi, dan distribusi prediksi.

Buka → # Mendeteksi Perubahan Data

Kenali gejala data drift dan konsep pengujian distribusi sebagai alarm dini.

Buka → # Memperbarui Model

Jadwalkan retraining dan kelola versi model secara tertib.

Buka → # Batasan Deployment

Pahami kapan deployment tidak diperlukan dan kewajiban yang melekat begitu model dipakai orang.

Buka →