Публикации по теме 'mlflow'
Оценка поисковых систем расширенной генерации (RAG) с помощью MLFLow
Retrieval-augmented Generation (RAG) — это практика расширения памяти или знаний модели генерации текста наподобие ChatGPT или Llama-2 за счет предоставления доступа к информации из внешнего источника данных. Типичный процесс RAG:
Пользователь задает вопрос или дает инструкцию. Система запрашивает векторную базу данных , чтобы найти информацию, относящуюся к вопросу или инструкции пользователя ( поиск ). Подсказка пользователя и любая соответствующая информация из..
MlFlow: библиотека для организации, отслеживания и визуализации ваших моделей
С развитием ИИ в отрасли разработчики сталкиваются с новыми проблемами, связанными с управлением моделями науки о данных. Эта статья расскажет вам об управлении моделями (или о том, как организовать модели) с помощью MlFlow, платформы для организации, отслеживания и визуализации моделей.
Почему управление моделями?
Управлять экспериментами сложно, особенно если несколько человек работают над одними и теми же моделями. Каждый раз, когда я работал в такой установке, я часто слышал..
MLflow, часть 1. Начало работы с MLflow
Здравствуйте друзья! Мы вернулись сюда с еще одним блогом MLFlow.
Я уверен, что первый вопрос, который у вас возникнет, будет что такое MLflow ?
MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения процесса жизненного цикла машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость, развертывание и центральный реестр моделей.
В настоящее время MLflow предлагает четыре компонента:
нам нужно установить MLflow, что так же просто, как запустить..
Защитите MLOps с расширенными модулями Databricks MLFlow
Безопасное управление целевыми средами модели
MLFlow — это продукт Databricks с открытым исходным кодом, который частично поддерживает жизненный цикл модели машинного обучения. Реестр моделей позволяет регистрировать версии моделей под именами моделей для облегчения развертывания модели. Мы хотим использовать один экземпляр MLFlow и одну рабочую область Databricks для поддержки нескольких целей развертывания (принятие, подготовка, производство и т. д.), обеспечивая при этом гарантии..
Начните работу с машинным обучением с помощью MLFlow и JupyterNotebook на AWS
Вы в начале пути к машинному обучению? Не волнуйтесь, мы все были там. Кривая обучения может быть крутой, но этот блог поможет вам настроить среду таким образом, чтобы любой имеющийся у вас пример, найденный или созданный можно было легко запустить и проанализировать. Машинное обучение, без сомнения, является привлекательной темой в наши дни, и дефицит навыков на рынке заставляет многих людей менять карьеру. Итак, с чего начать?
В конце этого руководства у вас будет рабочая среда, в..
ML Flow — Отслеживание экспериментов с машинным обучением
Эта статья посвящена замечательному инструменту ML Flow , доступному в Python и улучшающему разработку Жизненного цикла машинного обучения .
Мониторинг моделей необходим в области машинного обучения, когда целью является внедрение моделей в производство. Это соответствует полю MLOps ( Machine Learning Operationalized ), что соответствует факту размещения моделей…
Мост - устранение разрыва между модельными реестрами и производственным хостингом
Группа исследований и разработок Domino предоставляет открытый исходный код Bridge , инструмента, который превращает реестр вашей модели в декларативный источник достоверной информации для развертывания и хостинга вашей модели.
С мостом:
Специалисты по обработке данных управляют жизненным циклом своих моделей исключительно через специальный API-интерфейс и пользовательский интерфейс своего реестра моделей. Группы инженеров DevOps и машинного обучения используют Bridge для..
