Pour un déploiement fluide dans des environnements opérationnels, il est fortement recommandé d'utiliser le paramètre saveState. Ce paramètre génère une table analytique store (aStoreFichier binaire compact contenant la logique d'un modèle entraîné (analytique de score). Il permet de déployer et d'exécuter des modèles complexes de manière portable et ultra-rapide dans SAS Viya.). Ce format binaire encapsule toute la logique du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). et peut être exporté pour être utilisé par les microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. de SAS Model Manager ou exécuté directement via l'action scoring.score. Cela garantit une portabilité totale du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). entre l'environnement de développement et les serveurs de production, que ce soit pour du scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. par lot ou en temps réel.
Quelle est la méthode la plus efficace pour déployer un modèle forestier en production ?
Exemples pour l'action forestTrain
Entraînement de base d'une forêt
Exemple minimal pour entraîner une forêt sur la cible BAD avec quelques variables explicatives.
Forêt avancée avec sauvegarde aStore et Importance RBA
Entraînement d'une forêt robuste avec 100 arbres, calcul de l'importance RBA, évaluation OOB et sauvegarde du modèle en format binaire aStore.