Публикации по теме 'mlops-platform'


Разница между MLOps и AIOps
Введение ИИ и машинное обучение быстро развиваются по мере того, как предприятия проходят цифровую трансформацию. Модели и конвейеры данных становятся все более сложными в управлении по мере того, как они становятся более сложными. MLOps и AIOps — все еще довольно новые области исследований. В этой статье содержится подробная информация о MLOps и AIOps. Чтобы узнать больше об этих темах, посетите веб-сайт IPSpecialist. IPSpecialist — идеальное место для начала карьеры, если вы..
Vertex AI: самый простой способ запуска конвейеров машинного обучения
В мае 2021 года Google анонсировала Vertex AI, унифицированную платформу машинного обучения, которая помогает быстро развертывать модели с помощью инструментов искусственного интеллекта Google. На первый взгляд, Vertex AI может быть ребрендингом существующей платформы искусственного интеллекта Google, и, похоже, он нацелен на конкурентов, таких как Amazon Sage Maker и Azure ML. Однако это гораздо больше: оно гарантирует комплексное решение MLOps, в котором отчаянно нуждается бизнес...
Млопс | Увеличьте ценность своего бизнеса с помощью MLOps
Введение. По данным Gartner, 85 % всех проектов искусственного интеллекта (ИИ) имеют тенденцию к неудаче, и ожидается, что эта тенденция сохранится до 2022 года. Каковы основные причины такого большого количества неудач? рейтинг в проектах ИИ? Есть три ключевых: Развертывание модели — непростая задача; для этого требуется разносторонний опыт от разработки программного обеспечения до разработки машинного обучения, а также специалистов по обработке и анализу данных. Производительность..
Продукты платформы для машинного обучения
Как дать лучший шанс командам по созданию ценности в организации, внедряющей машинное обучение, упростив им развертывание с использованием продуктов платформы? В недавно опубликованной статье Командная топология для машинного обучения я предложил организациям на пути к машинному обучению (МО) принять командную топологию, состоящую из четырех типов команд, как показано на рисунке 1. Типы команд выровнены по потокам. ML, поддержка ML, подсистема данных/инфраструктуры и команды..
Что такое MLops и зачем он вам нужен?
Примечание редактора: Иньси выступает спикером на ODSC East 2022 . Обязательно ознакомьтесь с ее выступлением вместе с Шоном Оуэном MLOps: облегчение технического долга в ML с помощью MLflow, Delta и Databricks , чтобы узнать больше о MLOps ! За последнее десятилетие машинное обучение (МО) получило широкое распространение во всех отраслях. Ядром любого решения ML является набор конвейеров преобразования данных и операций, которые выполняются для создания модели, которая..
Размер модели
Почему это имеет значение ? Размер модели является ключевым показателем для оптимизации, например: Дизайн системы обучения: выбор конкретного оптимизатора sgd, пропускной способности сети, оборудования (памяти и обработки). Дизайн системы логического вывода: оптимизация хранилища файлов модели, квантование, разделение модели для обслуживания. Как мы это измеряем? При описании размера модели (в единицах памяти, таких как ГБ) мы также должны указать более подробную информацию о..
Лучшие практики в MLOps: перенос моделей из исследования в производство
Машинное обучение (МО) стало неотъемлемой частью многих отраслей, но переход моделей от исследований к производству может быть сложным процессом. MLOps предоставляет лучшие практики и инструменты для оптимизации этого процесса и обеспечения эффективного и действенного развертывания моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим лучшие практики в MLOps, включая организацию проектов, разработку моделей, управление моделями и создание стека инструментов MLOps. Мы рассмотрим..