Публикации по теме 'mlops'
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..
Оптимизированное машинное обучение с AutoML
Сложность процесса машинного обучения часто удерживает многих от полного раскрытия его потенциала. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) упрощает и ускоряет путь к эффективным решениям для машинного обучения.
Что такое AutoML?
AutoML, сокращение от Automated Machine Learning, представляет собой революционную методологию, которая автоматизирует различные этапы конвейера машинного обучения. Его главная цель — демократизировать машинное обучение, сделав его доступным как для..
10 способов максимально использовать свою степень по науке о данных
Если вы один из многих студентов, изучающих науку о данных, которые собираются выйти на работу, поздравляем! Вы много работали, чтобы получить степень, и собираетесь начать очень интересную карьеру.
Есть много разных направлений, в которых вы можете выбрать свою карьеру в науке о данных. Чтобы помочь вам начать, я составил список из 10 способов, с помощью которых вы можете максимально эффективно использовать свою степень в области науки о данных.
Будьте в курсе последних..
Модель в контейнере
В этом посте я опишу рецепт для инженеров-программистов машинного обучения, которые хотят опубликовать свою модель машинного обучения, созданную с помощью Python, с использованием FastAPI и контейнеризовать ее с помощью Docker. Это шаг к подготовке модели к развертыванию в производственной среде, будь то локально или в облаке.
FastAPI — это современная высокопроизводительная веб-инфраструктура Python, которая идеально подходит для создания RESTful API. Он может обрабатывать как..
Знакомство с ModelOps в организации: что это такое и его преимущества
Отраслевые аналитики, включая Gartner и Forrester, давно отмечают, что многие организации не могут извлечь выгоду из своих инвестиций в аналитику. Вообще говоря, это является результатом сосредоточения внимания на разработке моделей и науке о данных, однако затем возникает борьба за интеграцию моделей в бизнес-операции - действие, которое фактически раскрывает ценность аналитики.
ModelOps - это структура или практика, которая появилась для решения этой проблемы и вдохновлена успехом..
