Predicciones con modelos PyTorch guardados en producción

Realizar predicciones confiables en producción con un modelo entrenado en PyTorch es esencial en el desarrollo de inteligencia artificial. Como en la medicina, donde un diagnóstico basado en imágenes como radiografías depende de un modelo ya entrenado, aquí aprenderás cómo guardar tu modelo convolucional luego del entrenamiento y luego emplearlo efectivamente para clasificar imágenes en tiempo real.

¿Cómo guardar un modelo entrenado en PyTorch?

Si ya entrenaste tu modelo neuronal convolucional con PyTorch, guardarlo es bastante sencillo y crucial para uso posterior. Para esto:

• Guarda tu modelo con la extensión .pth, que es la estándar para PyTorch.
• Simplemente utiliza algo similar a model.pth, que es visible fácilmente en el archivo guardado.

Este archivo es el que luego permitirás cargar para realizar predicciones en diferentes entornos.

¿Qué sigue luego de guardar el modelo?

Tienes múltiples opciones para colocar tu modelo en producción:

• Integrarlo en una API.
• Utilizar una interfaz gráfica de usuario.
• Simplemente incrustarlo en una función específica.

Estas son maneras efectivas de darle uso práctico a tu modelo ya entrenado, desplegándolo para realizar predicciones continuas.

¿Qué pasos seguir para hacer predicciones en producción?

Para hacer inferencias efectivas en un entorno real, sigue estos pasos:

1. Importa las librerías y dependencias necesarias.
2. Carga tu modelo previamente guardado como model.pth.
3. Pon el modelo en modo de evaluación y transfiérelo al dispositivo (CUDA/GPU o CPU) adecuado.
4. Usa una función diseñada específicamente para predicciones, proporcionando:
5. Imagen o ruta de la imagen.
6. El modelo ya cargado.
7. Lista de clases (por ejemplo, neumonía o normal).
8. Dispositivo seleccionado.

¿Cómo verificar el desempeño práctico del modelo?

La practicidad de un modelo convolucional radica en su capacidad de hacer predicciones exactas. Para comprobarla:

• Carga imágenes de prueba provenientes de conjunto de validación o imágenes externas.
• Copia la ruta de la imagen directamente en la función de predicción.
• Ejecuta la predicción y valida visualmente los resultados obtenidos:
• Prueba tanto con imágenes normales como con aquellas que presentan neumonía.
• Verifica visual y sistemáticamente si la predicción es correcta.

¿Cómo cargar tus propias imágenes para predicción?

Puedes emplear tus propias imágenes para validar aún más el rendimiento del modelo:

• Arrastra la imagen a la ruta de predicción.
• Copia la ruta desde la imagen cargada.
• Ejecuta la función predictiva y observa la exactitud de la clasificación.

El modelo empleado en este caso específico clasificó correctamente una imagen etiquetada como "bacteria", identificándola como neumonía.

¿Qué arquitectura utiliza este modelo específico?

Esta red neuronal convolucional integra varias capas con funciones especializadas:

• Convolucional para identificar características.
• ReLU y pooling para extraer patrones.
• Flatten para preparar datos.
• Lineal para tomar decisiones finales en la clasificación.

Esta combinación asegura que el análisis final posea un desempeño práctico y funcional.