Публикации по теме 'ml-model-deployment'


Примечания к выпуску продукта за март 2023 г.
Мы перешли на ежеквартальный график выпуска продуктов. Оставайтесь в курсе наших последних функций продукта и инструкций, посетив наш сайт документации . 2023.1 Примечания к выпуску продукта Обзор выпуска 2023.1 2023.1 Обзор выпуска Поскольку мы продолжаем развивать наши основные возможности, мы рады объявить о следующих улучшениях продукта в версии 2023.1: Поддержка ввода Arrow и DataFrame Inference : выводы можно запускать с входными данными из собственного формата..
Преобразование модели Keras с Wallaroo
Модели Keras представляют собой структуру сетевой архитектуры и весов моделей, которые обеспечивают согласованность и простые API-интерфейсы для интеграции, сводя к минимуму объем действий пользователя, необходимых для обычных случаев. Однако, несмотря на его коммерческое внедрение крупными корпоративными компаниями, не все платформы развертывания машинного обучения предоставляют метод внедрения выбранной корпоративной модели машинного обучения. Гибкая платформа Wallaroo особенно..
Самый простой способ обслуживания вашей модели машинного обучения
Читая этот пост, вы, возможно, уже знали или пробовали torchserve, triton, seldon core, tf serve и даже kserve. Это хорошие продукты. Однако, если вы не используете очень простую модель или написали много кода, модель является лишь его частью. Не так-то просто интегрировать с ними свои коды. Здесь у вас есть еще одна альтернатива: Pinferencia. Github: Pinferencia — посмотрите. Что такое Пинференсия? Pinferencia ( python + inference ) призвана предоставить самый простой способ..
Упростите развертывание машинного обучения с помощью Lightning AI
Выполняйте задачи по машинному обучению молниеносно ⚡️ Оглавление Обзор Почему молниеносный ИИ? Lightning AI в сценарии потокового кино Сила и ограничения Обзор Lightning AI — это функциональные инструменты, которые позволяют пользователю создавать модели, AI-приложения или создавать рабочие процессы ML с минимальными усилиями. Это заставляет пользователей сосредоточиться на разработке и проектировании продуктов ИИ, не занимаясь операционными издержками и накладными..
Платформа Wallaroo получает награду Digital Innovator Award 2022 от цифровой аналитической фирмы Intellyx
Мы рады сообщить, что Wallaroo была признана Цифровым новатором 2022 года по версии Intellyx, первой и единственной отраслевой аналитической и консультационной фирмы, занимающейся цифровой трансформацией. Intellyx считает Wallaroo одной из «самых прорывных и инновационных фирм» в своей области. Платформа Wallaroo неизменно обеспечивает более высокие, чем ожидалось, результаты для предприятий, радикально сводя к минимуму усилия по развертыванию и управлению машинным обучением в..
Удовлетворенность банковских клиентов
Содержание: 1. Бизнес-проблема 2. Формулировка машинного обучения 3. Обзор набора данных 4. Показатели оценки 5. Исследовательский анализ данных 6. Предварительная обработка 7. Излишняя выборка 8. Экспериментальные модели 9.Окончательный прогноз 10. Результат Kaggle 11.Локальное развертывание 12. Анализ частоты ошибок 13.Наблюдение 14. Будущая работа 15.Ссылка на код Github 16. Ссылка LinkedIn 17.Ссылки..
Оркестрация операций MLOps с помощью инновационного соединителя данных
Источники бизнес-данных продолжают неуклонно расти, и средней компании требуется несколько баз данных для поддержки работы более 40 различных приложений SaaS. Коннекторы данных упрощают извлечение данных, инкапсулируя детали заданной базы данных, ограничивая ее областью действия в определенной рабочей области и позволяя принимать данные для моделей машинного обучения для приложений машинного обучения. Благодаря одновременному доступу к разрозненным хранилищам данных можно значительно..