Публикации по теме 'gcp'


Создание длительного задания в новой пакетной службе GCP
TLDR Вы можете запускать длительные задания на полностью настраиваемой виртуальной машине с помощью нового пакетного сервиса Google Cloud Platform (GCP). Ссылку на Github с нашим рабочим образцом вы можете найти здесь . Для кого этот блог? Если вы ищете бессерверный способ запуска длительных заданий, не ищите дальше. GCP недавно запустила пакетную службу, управляемую услугу, которая позволяет вам делать именно это. Пакетная обработка позволяет обучать алгоритмы машинного..
Как использовать AWS Cognito с DotNet MAUI
Как использовать AWS Cognito и Google OAuth2 в гибридном приложении MAUI для аутентификации пользователей Я не буду обсуждать, как настроить Cognito и Google, так как это уже обсуждается во многих статьях. Но если вы начинаете с нуля, мой любимый справочник по этой теме — это статья в центре знаний AWS Настройка Google как федеративного поставщика удостоверений . Стоит отметить, что в статье не упоминается, что в вашей консоли Google вы должны добавить области действия на экран..
Расширенная сегментация аудитории с помощью Google Analytics и iBQML
Instant BQML (iBQML) — это новое точечное решение, созданное Google, которое позволяет маркетологам улучшить таргетинг на аудиторию, применяя машинное обучение к собственным данным в Google Analytics по образцу машинного обучения BigQuery (BQML). 4 Mile Analytics + Media.Monks активно поддерживают глобальное развертывание инструмента, проводя обучающие семинары по этой простой в использовании технологии маркетинговой аналитики. Маркетологи могут использовать iBQML для увеличения повторного..
7 концепций для машинного обучения
Пройдя курс Как Google делает машинное обучение (резюме в предыдущем сообщении ), я начал курс Начало работы с машинным обучением от Google Cloud on Coursera. Я надеялся побить дедлайн, но просчитал глубину и сложность материала. В дополнение к обновлению расчетов мне пришлось поискать в нескольких блогах и обратиться к книге Практическое машинное обучение с Scikit-Learn и TensorFlow от Орелиен Жерон , чтобы получить прочное основание на концепциях. В этом посте я..
Обслуживание GPT-2 в Google Cloud Platform
DS в реальном мире Обслуживание GPT-2 в рабочей среде на Google Cloud Platform Путешествие по CloudOps Вы пробовали выключить и снова включить его? Наша миссия в Deepdesk - разгрузить контакт-центры с помощью ИИ. Мы предоставляем рекомендации по ответам в реальном времени (подумайте о Smart Compose) и автоматизацию повторяющихся диалогов. Мы делаем это, обучая модели машинного обучения реальным разговорам. Сначала мы извлекаем часто используемые ответы, запуская алгоритм..
Docker — это просто: подробное руководство по реестру артефактов
Приготовьтесь узнать об образах Docker, реестре артефактов и о том, как они помогут вам ускорить процесс разработки Docker  – это инструмент, позволяющий создавать, развертывать и запускать приложения в контейнерах. Каждый контейнер имеет собственную изолированную среду, включающую собственные зависимости, библиотеки и параметры конфигурации. Это упрощает запуск нескольких приложений на одном компьютере без каких-либо конфликтов. Docker становится все более популярным в..
Сравнение BigQuery Processing и Spark Dataproc
Авторы Шобана Нилакантан , Арид Четтали , Виньеш Радж , Снеха Прабху и Вивек Патхане Вступление В настоящее время PayPal переводит свои аналитические рабочие нагрузки на Google Cloud Processing (GCP). В этом посте я расскажу о различных подходах, которые мы оценили для миграции наших процессов из локальной среды в GCP. Мы выполняем ряд заданий Spark для обработки аналитических данных в PayPal. Эти задания собирают поведенческие данные с веб-сайта и переупаковывают их в..