Публикации по теме 'mlops'
Электронная книга: Включите процесс машинного обучения.
Недавно мы опубликовали первую электронную книгу в области MLOps: «Включите процесс машинного обучения. Создавайте магазины функций быстрее — введение в Vertex AI, Snowflake и dbt Cloud». В этой небольшой статье мы расскажем вам, что вы можете найти внутри электронной книги, какие вопросы и проблемы она затрагивает, а также поделимся первыми мнениями.
Бизнес-перспектива и техническая перспектива магазина функций и MLOps
В этой электронной книге мы подробно обсуждаем Feature Store..
Kubeflow — ваш набор инструментов для MLOps
В MLOps разные платформы работают в среде науки о данных и контролируют свои услуги, одна из которых — Kubeflow.
Прежде чем понять особенности Kubeflow и его важность, необходимо знать, что такое MLOps и зачем он нам нужен.
Что такое МЛОпс? Зачем нам это нужно?
MLOps, также называемые операциями машинного обучения, сочетают в себе науку о данных, разработку программного обеспечения и методы DevOps. Всякий раз, когда специалист по данным создает модель, которая работает без сбоев..
Запустите проект MLFlow менее чем за 5 минут в Kubernetes с помощью K3ai
Четыре шага по развертыванию всего стека инфраструктуры ИИ для изучения или запуска конвейеров CI/CD.
«Дураки игнорируют сложность. Прагматики страдают. Некоторые могут этого избежать. Гении удаляют это». — Алан Перилс.
Введение
Одно из самых больших препятствий в изучении ИИ — как играть с некоторыми из его инструментов.
В большинстве случаев вы в конечном итоге наткнетесь на Jupiter Notebooks или скрипт на Python, который вам в конечном итоге придется выполнять в..
MLflow — современный инструмент MLOps для совместной работы над проектами данных.
Авторы: Кристал Диас , Тайлер Д’Сильва , Хой Фай Лам , Хонг Дунг Нгуен , Бхавья Сингх
Этот блог создается и поддерживается студентами профессиональной магистерской программы Школы компьютерных наук Университета Саймона Фрейзера в рамках их курса обучения. Чтобы узнать больше об этой уникальной программе, посетите { sfu.ca/computing/mpcs }.
Введение
Жизненный цикл машинного обучения — это циклический итеративный процесс с инструкциями и рекомендациями по разработке..
Демистификация приложений LLM: от исследований к реальности
В этой исследовательской статье рассматривается процесс создания приложения LLM (Language Model-based Learning) с использованием загрузчиков документов, вложений, векторных хранилищ и шаблонов подсказок. LLM становятся все более популярными в задачах обработки естественного языка из-за их способности генерировать связный и контекстуально релевантный текст. В этой статье обсуждается важность LLM, сравниваются подходы тонкой настройки и внедрения контекста, вводится LangChain и приводится..
Обзор трех лучших инструментов MLOps
Обзор трех лучших инструментов MLOps
Современные инструменты для развертывания моделей машинного обучения и управления ими
Развертывание и поддержка моделей машинного обучения крайне важны для любой компании, использующей прогнозную аналитику, чтобы приносить пользу своим клиентам. MLOps, сокращенно от операций машинного обучения, относится к набору задач, используемых для надежного развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. С появлением групп по науке о данных и..
MLOps (операции машинного обучения), мой взгляд на консолидацию этой области
В качестве моей первой статьи на Medium в качестве инженера-программиста с опытом работы в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) с самого начала мне было ясно, что моя первая публикация должна быть о MLOps. Путешествуя назад во времени, нам нужно вернуться к истокам DevOps, чтобы понять, как MLOps является расширением DevOps, добавляя в смесь активы машинного обучения. На самом деле, в мире, который меняется все более быстрыми темпами, важность DevOps в командах..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..