🚦 Important
1. 静的デプロイメントと動的デプロイメントの違いは何ですか？
答え
静的デプロイメントでは、モデルはオフラインで学習されます。つまり、一度モデルを学習すれば、その後しばらくの間その学習済みモデルを使用します。モデルの学習はローカルマシンで行われ、学習が完了したら保存され、サーバーに転送されてリアルタイムで予測を行います。モデルはインストール可能なアプリケーションソフトウェアとしてパッケージ化され、その後デプロイされます。例えば、リクエストのバッチスコアリングを提供するアプリケーションなどです。
動的デプロイメントでは、モデルはオンラインで学習されます。つまり、データが継続的にシステムに入り、そのデータを使ってモデルを継続的に更新します。これにより、オンデマンドで予測を行うことができ、サーバーを使用して実行されます。モデルはFastAPIやFlaskのようなウェブフレームワークを使用してデプロイされ、ユーザーのリクエストに応答するAPIエンドポイントとして提供されます。
