Свързани публикации 'mlops'


Заешки дупки в производството на машинно обучение
Машинното обучение ( ML ) е изследване на компютърни алгоритми, които се подобряват автоматично чрез опит. Това е важна част от компютърните науки от десетилетия. През последните години, с разработването на по-добри алгоритми, изобилие от данни и по-мощна изчислителна мощност, производителността на ML моделите беше подобрена в значителна степен, като по този начин ML започна все повече и повече да допринася за случаите на използване в бизнеса и индустрията. За разлика от..
Най-добри практики за използване на AWS за управление на канали за наука за данни и MLOPS
AWS предоставя инструменти и услуги за управление на канали за наука за данни и MLOPS, подобрявайки ефективността и надеждността Въведение Операциите за наука за данни и машинно обучение (MLOPS) са критични за бизнеса, който иска да извлече стойност от своите активи с данни. От обработката на данни и почистването до обучението и внедряването на модели, тези процеси формират основата за вземане на решения, базирани на данни. Въпреки това, управлението на тръбопроводи за наука за..
Как преминах от софтуерно инженерство към Data Science …
Малко полезни практически съвети Преминаването от софтуерно инженерство към наука за данни може да бъде както предизвикателство, така и възнаграждаващо. Въпреки че дълбоко оценявам детерминистичния характер на задачите за софтуерно инженерство и все още се включвам често в тях, задачите за наука за данни носят по-висок риск от провал поради редица външни...
[Урок]: Въведение в ML Model Serving с помощта на TensorFlow Serving и gRPC
Урок стъпка по стъпка за обслужване на (предварително обучен) модел на класификатор на изображения от TensorFlow Hub с помощта на TensorFlow Serving и gRPC. gRPC ( gRPC Remote Procedure Calls ) е сравнително нова, междуплатформена, с отворен код, високопроизводителна Remote Procedure Call (RPC), разработена от Google около 2016 г. Основното предимство на gRPC е неговата скорост и тегло в сравнение с REST API. Той е изграден на HTTP/2 и предава съобщения чрез Protobuf (протоколни..
Как изглежда жизненият цикъл на ML за LLM на практика?
Няма да кажа, че бях пълноценен отричащ задълбочено обучение, но упорито се сдържах, за да избегна шума на LLM. Въпреки че намирам почти всички ML изследвания за интересни, наистина съм влюбен в изследванията на ML системите, посветени на практическото внедряване на ML модели. И изглеждаше, че генеративният AI се рекламира повече като забавна играчка, за да „видите какво може да направи“, отколкото нещо осъществимо за пускане в производство. Както обикновено, публикациите в LinkedIn..
15 актуални MLOps разговори, до които можете да получите безплатен достъп
MLO и работните потоци с данни са една от най-актуалните теми за 2022 г. Ето само извадка от 15 от над 110 безплатни общи разговори и MLOps разговори от лидери в MLOps, които просто не бива да пропускате този 19-21 април на ODSC East 2022 . Вземете безплатен Bronze Pass и присъствайте лично или виртуално. Бележка на редактора: Резюметата са съкратени. Моля, проверете нашия график за пълни резюмета. #1: MLOps: Облекчаване на техническия дълг в ML с MLflow, Delta и Databricks:..
Защо решенията за машинно обучение са трудни за внедряване без операции с машинно обучение?
Според Gartner 85% от решенията за машинно обучение се провалят, защото използват необработени данни. Учените по данни работят изолирано от специалистите по операции и предприятията „прекарват“ до три месеца в внедряване на ML модел. За да разрешат тези проблеми и да намалят времето за внедряване, компаниите за разработка на DevOps включват специалисти по MLOps в своите проекти. В тази статия ще ви кажем какво е MLOps и защо бизнесът трябва да внедри решения за машинно обучение...