Публикации по теме 'mlops-platform'
Маршрутизация вывода машинного обучения в реальном времени с использованием шлюза API
Маршрутизация вывода машинного обучения в реальном времени с использованием шлюза API
Сегодня несколько компаний, таких как Google и Uber, создали рекомендательные системы в режиме реального времени, ориентированные на потребителя, одновременно обслуживая несколько тысяч моделей в производстве. Каждая из этих моделей решает одну и ту же бизнес-задачу и, следовательно, возникает необходимость разделения пользователей между несколькими нижестоящими службами вывода модели во время..
Люди могут быть вашим самым ценным ресурсом в MLOps
Поскольку машинное обучение становится все более неотъемлемым фактором успешных интернет-приложений, как никогда важно иметь в своем штате правильное сочетание людей, которые помогут реализовать ваш проект по машинному обучению. Внедрение машинного обучения в настоящее время является одним из наиболее важных факторов при рассмотрении результатов проектов машинного обучения. MLOps лежит в основе современного машинного обучения, но для дальнейшего развития необходим дополнительный элемент...
Лучшие инструменты MLOps для управления жизненным циклом машинного обучения
Предприятия продолжают трансформировать свою деятельность, чтобы повысить производительность и предоставить потребителям незабываемые впечатления. Этот цифровой переход ускоряет сроки взаимодействия, транзакций и решений. Кроме того, он генерирует множество данных с совершенно новой информацией об операциях, клиентах и конкуренции. Машинное обучение помогает компаниям использовать эти данные для получения конкурентного преимущества. Модели ML (машинного обучения) могут обнаруживать..
Оркестрация конвейера прогнозирования машинного обучения с помощью Центра управления машинным обучением
Подход на основе YAML для построения конвейеров обработки данных
Введение
В предыдущем сообщении в блоге мы описали подход Glassdoor к MLOps. Мы выбрали этот подход, потому что ландшафт MLOps быстро развивается, и мы хотим иметь гибкость, чтобы использовать лучшие доступные варианты. ML Control Center (MLCC) — это проект, который мы разрабатываем в Glassdoor и который будет служить связующим звеном для соединения и объединения этих разрозненных компонентов. Мы планируем перейти к..
Модель сегментации воздушного шара поезда на VESSL
Начало работы с MLOps с кодом, переданным git, версионными наборами данных и отслеживанием экспериментов
Что мы построим
В этом посте вы узнаете, как обучить модель сегментации изображения с помощью Detectron 2 на VESSL. С помощью эксперимента VESSL вы можете принести обучающий код с GitHub , смонтировать набор данных , запустить обучение машинному обучению и управлять артефактами . Давайте построим модель сегментации шара, настроив предварительно обученную модель на..
Vertex AI Tips + Tricks: проверка данных в Vertex Pipelines с использованием больших ожиданий
Введение
Создание надежных и воспроизводимых систем машинного обучения в производственной среде — сложная задача, которая включает в себя множество аспектов, помимо разработки модели машинного обучения. Среди них контроль качества данных является важным компонентом для получения высококачественных моделей и прогнозов.
Анализ качества данных или проверки данных включает в себя выявление несоответствий данных и ошибок (таких как отсутствующие поля или значения), непоследовательного..
MLOps в «разумном масштабе»: что это такое? Почему вас это должно волновать?
MLOps в разумных масштабах — это термин, придуманный дорогим другом Jacopo Tagliabue , который просто означает ML, выполняемый отдельными лицами или организациями с ограниченным бюджетом. Вот и все, статья готова.
Просто шучу!
По словам Якопо, «разумный масштаб» можно классифицировать по доходу, размеру команды, размеру набора данных и вычислительным ресурсам. Давайте…
