Публикации по теме 'mlops'


[Учебное пособие]: Введение в обслуживание моделей машинного обучения с использованием обслуживания TensorFlow и gRPC
Пошаговое руководство по обслуживанию (предварительно обученной) модели классификатора изображений из TensorFlow Hub с использованием TensorFlow Serving и gRPC. gRPC ( вызовы удаленных процедур gRPC ) — это относительно новый кроссплатформенный высокопроизводительный удаленный вызов процедур (RPC) с открытым исходным кодом, разработанный Google примерно в 2016 году. Основным преимуществом gRPC является его скорость и вес по сравнению с REST API. Он построен на HTTP/2 и передает..
Как выглядит жизненный цикл машинного обучения для LLM на практике?
Я не хочу сказать, что я был ярым отрицателем глубокого обучения, но я упорно держался, чтобы не попасть в ажиотаж вокруг LLM. Хотя я нахожу интересными почти все исследования ML, я действительно очарован исследованиями систем ML, посвященными практической реализации моделей ML. И казалось, что генеративный ИИ рекламировался больше как забавная игрушка, чтобы «посмотреть, на что он способен», чем что-то, что можно запустить в производство. Как обычно, сообщения LinkedIn начали поступать...
15 популярных докладов о MLOps, к которым вы можете получить бесплатный доступ
MLOps и рабочие процессы с данными — одна из самых популярных тем 2022 года. Вот лишь образец из 15 из более чем 110 бесплатных общих докладов и докладов MLOps от лидеров MLOps, которые вы просто не должны пропустить 19–21 апреля на ODSC East 2022 . Получите бесплатный Bronze Pass и посетите его лично или виртуально. Примечание редактора. Тезисы сокращаются. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим расписанием полных тезисов . №1. MLOps: уменьшение технического долга в машинном..
Почему решения в области машинного обучения трудно внедрить без операций машинного обучения?
По данным Gartner, 85% решений машинного обучения терпят неудачу из-за того, что используют необработанные данные. Специалисты по данным работают изолированно от специалистов по эксплуатации, а предприятия тратят до трех месяцев на развертывание модели машинного обучения. Для решения этих проблем и сокращения времени развертывания компании-разработчики DevOps привлекают к своим проектам специалистов по MLOps. В этой статье мы расскажем вам, что такое MLOps и почему бизнесу необходимо..
ModelOps на практике: нахождение баланса между процессом, людьми и технологиями
В своей предыдущей статье я отметил, что внедрение ModelOps требует целостного подхода, объединяющего процессы, людей и технологии. В этой статье более подробно о том, как это сделать. Процесс: использование жизненного цикла аналитики Жизненный цикл аналитики обеспечивает хороший процесс ModelOps практически для любой организации. Он не охватывает технических деталей, необходимых, когда разговоры становятся более продвинутыми. Однако его можно очень эффективно использовать для..
MLOps для автоматизированного обучения, оценки, развертывания и мониторинга — Часть II
Мы оценили ряд инструментов и фреймворков, используемых в отрасли. Apache Airflow Airflow — это универсальная платформа для оркестрации задач . Используйте Airflow, если вам нужен наиболее полнофункциональный, зрелый инструмент, и вы можете посвятить время изучению того, как он работает, его настройке и обслуживанию. Кроме того, если вам нужна зрелая, широкая экосистема, которая может выполнять множество различных задач. KubeFlow Kubeflow специально ориентирован на задачи..
Мнение : 🤔 В какой области должен работать следующий стартап MLOps?
Недавно я слушал выступление доктора Романа Казинника из команды платформы Meta ML. Он поделился реалиями запуска моделей машинного обучения в масштабе, недавними успехами в использовании облака и улучшениями в инфраструктуре (а именно платформой машинного обучения ), а также упомянул недостающее звено , которое все еще существует при развертывании этих моделей. в масштабе. Успех платформы машинного обучения Meta действительно заслуживает аплодисментов. Команда инженеров..