Публикации по теме 'mlops'
Кроличьи норы в машинном обучении Productionlization
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически совершенствуются благодаря опыту. На протяжении десятилетий это была важная часть информатики. В последние годы, с разработкой более совершенных алгоритмов, большого количества данных и более мощных вычислительных мощностей, производительность моделей машинного обучения была значительно улучшена, поэтому машинное обучение стало все больше и больше вносить свой вклад в бизнес и отраслевые варианты..
Рекомендации по использованию AWS для управления конвейерами обработки данных и MLOPS
AWS предоставляет инструменты и сервисы для управления конвейерами обработки данных и MLOPS, повышая эффективность и надежность.
Введение
Наука о данных и операции машинного обучения (MLOPS) имеют решающее значение для предприятий, стремящихся извлечь выгоду из своих активов данных. Эти процессы, от обработки и очистки данных до обучения и развертывания моделей, формируют основу для принятия решений на основе данных. Однако управление конвейерами обработки данных и MLOPS может быть..
Как я перешел с разработки программного обеспечения на науку о данных…
Несколько полезных практических советов
Переход от разработки программного обеспечения к науке о данных может быть как сложным, так и полезным.
Хотя я глубоко ценю детерминированный характер задач разработки программного обеспечения и до сих пор часто участвую в них, задачи по науке о данных сопряжены с более высоким риском неудачи из-за ряда внешних…
[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..
