Публикации по теме 'google-cloud'
Как обслуживать модели машинного обучения с помощью BentoML в Google Cloud Platform ?
Внедрение технологий машинного обучения набирает обороты, и их приложения затрагивают практически все отрасли. Влияние машинного обучения огромно и не показывает признаков замедления, особенно сейчас, когда появились новые продукты для генеративного ИИ.
Но на пути все еще стоят некоторые критические проблемы. Одним из них является развертывание и обслуживание модели. Специалисты по данным, которые обычно отвечают за построение и обучение модели, часто не имеют опыта, чтобы запустить ее в..
Введение в ML Ops
«MLOPs — это подход к управлению проектами машинного обучения. Его можно рассматривать как дисциплину, охватывающую все задачи, связанные с созданием и поддержкой готовых к эксплуатации моделей машинного обучения. MLOps устраняет разрыв между специалистами по данным и операционными группами и помогает обеспечить надежность моделей и простоту их развертывания». — Пратик Шарма
Набор процедур, называемых MLOps или ML Ops, пытается эффективно и надежно развернуть модели машинного..
Советы и рекомендации Vertex AI: настройка оповещений для Vertex Pipelines с помощью Google Cloud Monitoring
Мониторинг и оповещение являются важными частями любой производственной системы. Если ваша система не работает должным образом, вы хотите узнать об этом первым! Системы машинного обучения (ML) ничем не отличаются. Оповещения могут быть особенно полезны для систем машинного обучения; для длительных заданий вы не хотите сидеть, наблюдая за прогрессом!
Vertex AI интегрирован с Google Cloud Monitoring, поэтому ваш статус Vertex Pipeline автоматически регистрируется для вас, и вы можете..
Vertex AI для начинающих — Обучение, оценка и развертывание табличной модели AutoML на GCP
Vertex AI — это управляемая платформа машинного обучения (ML) от Google, которая помогает вам создавать, обучать, развертывать и масштабировать модели ML. Он предлагает унифицированный опыт управления всем жизненным циклом машинного обучения, от подготовки данных до мониторинга моделей.
В этом руководстве мы узнаем, как использовать Vertex AI для обучения, оценки и развертывания табличной модели AutoML. Мы будем использовать набор данных банка, чтобы предсказать, подпишется ли..
Модуль Google Cloud TPU
Блок Google Cloud TPU
Мы часто сталкивались с процессорами, графическими процессорами, которые используются для ускорения обучения нейронных сетей. Одним из таких безупречных изобретений является TPU, о разработке которого Google объявила в 2016 году. Он расшифровывается как Tensor Processing Unit, разработанный Google специально для машинного обучения нейронных сетей. Это ускоритель искусственного интеллекта, специализированная интегральная схема (ASIC) , обеспечивающий работу таких..
Обучение и тестирование моделей классификации текста с помощью Google Cloud Vertex AI
Обучение и тестирование моделей классификации текста с помощью Google Cloud Vertex AI
Используя функцию Google AutoML, модели классификации можно создавать практически без технических усилий.
Для начала несколько общих замечаний:
Есть много элементов Vertex AI в целом и AutoML в частности, что напоминает мне HuggingFace🤗 autoTRAIN . AutoML позволяет быстро создавать прототипы и исследовать наборы данных, используя подход без кодовой студии . Vertex AI имеет два варианта..
Платформы машинного обучения в облаке Amazon Web Service, Azure и Google.
Работая над одним из своих заданий по различным облачным сервисам, я столкнулся с концепцией машинного обучения (ML) и тем, что могут предложить эти облачные сервисы. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на данных, классифицировать шаблоны и принимать решения с очень небольшой помощью человека. Облачное машинное обучение как услуга в тройке лидеров; Amazon Web Service, Microsoft Azure, Google Cloud; позволяет быстро..
