Публикации по теме 'mlops'
Давайте поэтичны
Нет ничего нового в потребности многих специалистов по данным, которые постоянно пытаются найти способ сократить разрыв между этапом разработки модели и ее дальнейшим развертыванием. Этот процесс подразумевает несколько итераций, пока команда не будет уверена в производительности модели. С появлением CD4ML разрыв становится меньше, и появляется множество вариантов решения этой проблемы. Многие платформы предоставляют способ выполнения обучения, прогнозирования и проверки в соответствии..
Ускорьте вывод модели трансформаторов перед поездом с помощью Onnx -MLOps
Если вы знаете историю «Флэша», Барри Аллен был обычным Человеком, который мог бегать со средней скоростью 19,3 метра в секунду, прежде чем его ударила молния и бум!!!! он обладал необычайной скоростью и мог выполнять задачи быстрее света.
Представьте, что ваша языковая модель раньше требовала огромных ресурсов (на виртуальной машине) и также требовала 19 секунд для возврата ответа, но затем вы ударили по ней освещением (оптимизация модели), и теперь для возврата ответа требуется 19..
🤔 Как возникла идея Giskard AI? 8/н
Это также говорит о необходимости мониторинга. 👁
Четыре года назад я работал над своим первым сквозным конвейером искусственного интеллекта. Это потребовало года разработки, чтобы: - поговорить с бизнес-экспертами, чтобы создать хорошие функции - выбрать и настроить лучший алгоритм - встретиться с ИТ-инженерами, чтобы понять, как интегрироваться с реальными системы учета времени — создайте онлайн-петлю обратной связи с автоматическим переобучением модели.
В конце проекта я добавил в..
Искусственный интеллект, ориентированный на модели, и ИИ, ориентированный на данные — Примечания
Контекст. Модели машинного обучения (МО) могут повысить свою точность за счет улучшения данных, из которых они считываются, или самой модели. В прошлом году Эндрю Нг выступал за переход к более ориентированному на данные подходу с использованием MLOps для развертывания проектов. Эндрю — один из ведущих мыслителей и преподавателей в этой области, основатель Coursera (отличные курсы по ML и глубокому обучению ), профессор Стэнфорда и один из авторов Google Brain и Baidu ...
ПО 1.0 против ПО 2.0: революция в приложениях нового поколения на базе ИИ
Обзор введение
Мир разработки программного обеспечения постоянно развивается, а появление искусственного интеллекта и машинного обучения привело к значительным изменениям в том, как мы проектируем и создаем приложения. Программное обеспечение 1.0 и Программное обеспечение 2.0 — это две разные категории разработки программного обеспечения, каждая со своим собственным набором характеристик, технологий и методологий.
В этой статье мы рассмотрим основные различия между ПО 1.0 и ПО 2.0,..
Разработка приложений искусственного интеллекта, ориентированных на данные, с помощью Superb AI Suite и Pachyderm
Данные стали новым исходным кодом, и нам нужен способ управлять ими.
Данные стали новым исходным кодом, и нам нужен способ управлять ими.
Данные настолько важны, что многие ведущие специалисты в области искусственного интеллекта настаивают на том, чтобы данные были в центре рабочего процесса машинного обучения . В течение многих лет код был в центре разработки программного обеспечения. И мы разработали потрясающие инструменты и процессы для создания отличного программного..
Необходимые инструменты MLOps для энтузиастов ИИ: от Docker до Kubernetes и Kubeflow
Дамы и господа, соберитесь вместе, пока мы погружаемся в мир MLOps!
Как опытный поклонник ИИ, я не могу не подчеркнуть важность MLOps для эффективного развертывания моделей машинного обучения.
Для тех из вас, кто не знаком с этим термином, MLOps относится к набору практик и инструментов, которые позволяют командам создавать, тестировать, развертывать модели машинного обучения и управлять ими в производственной среде. Это клей, который скрепляет весь конвейер ИИ, и без него мы бы..
