Публикации по теме 'mlops'


Практическое руководство: создание многопользовательской среды Jupyter в Linode с помощью PrimeHub
tl;dr — разверните сервер с выделенным процессором в Linode за считанные минуты. Используя бесплатный кредит в размере 100 долларов США для новых учетных записей, создайте многопользовательскую среду Jupyter с PrimeHub CE , общедоступной версией комплексной платформы оркестровки MLOps с открытым исходным кодом. Идеально подходит для специалистов по данным и студентов, изучающих машинное обучение Оглавление "Введение" Создать учетную запись Linode Подготовить сервер -..
Как обслуживать модели машинного обучения с помощью BentoML в Google Cloud Platform ?
Внедрение технологий машинного обучения набирает обороты, и их приложения затрагивают практически все отрасли. Влияние машинного обучения огромно и не показывает признаков замедления, особенно сейчас, когда появились новые продукты для генеративного ИИ. Но на пути все еще стоят некоторые критические проблемы. Одним из них является развертывание и обслуживание модели. Специалисты по данным, которые обычно отвечают за построение и обучение модели, часто не имеют опыта, чтобы запустить ее в..
Производственная серия ML — Искаженные данные или несбалансированные данные
Определение Набор данных с различным соотношением классов называется асимметричным набором данных. Некоторые из примеров показаны ниже Пример Ниже приведены 4 примера: Компания-производитель. предположим, что вы работаете с компанией-производителем мобильных устройств, и ваша задача — выявить дефекты мобильных телефонов. но набор данных, который у вас есть, содержит очень мало примеров дефектных наборов. Medical Diagnosis Company: медицинской компании нужно, чтобы вы выявили..
🤖 Что делает инженер MLOps 💻
📆 И как может выглядеть неделя Раздел 1: Введение. Кто я и зачем этот пост в блоге? Привет! Меня зовут Микико , и (на момент написания статьи) я возглавляю MLOps в Featureform. До присоединения к Featureform я работал: Старший инженер MLOps в Mailchimp (Intuit) Специалист по данным в Teladoc Аналитик данных в Sunrun & WalkMe Гибридный аналитик данных / специалист по данным в Autodesk 👩🏻‍💻 Микико Б. в LinkedIn: #productionml #modelcentricai..
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..
Руководство по операционному ИИ: Часть 1 — Введение в операционный ИИ
MLOps мертв? Вы недовольны сложностью существующих систем MLOps? Ваша компания изо всех сил пытается извлечь выгоду из своих инвестиций в машинное обучение? Ваша команда по науке о данных изо всех сил старается не отставать от потребностей вашего бизнеса? В этой статье мы обсудим, что будет дальше: операционный ИИ. Что такое операционный ИИ? Начнем с очень краткого и чрезвычайно краткого обзора развития искусственного интеллекта с течением времени. В процессе мы также..
MLOPS для продакт-менеджеров — часть 1
В знаменитой статье Google , опубликованной Sculley et al. в 2015 году Скрытый технический долг в системах машинного обучения говорится, что в системах машинного обучения (ML) только небольшой блок является настоящим кодом ML. Будучи менеджером по продукту для продукта андеррайтинга на основе ИИ, я понял, что код машинного обучения устаревает быстрее, чем молоко. Время от времени клиент выдвигал новое требование добавить новую переменную (точку данных), и для них это была всего..