Публикации по теме 'mlops'
Хостинг модели встраивания текста, которая лучше, дешевле и быстрее, чем решение OpenAI
Встраивание — это процесс преобразования текста в векторное представление. Это векторное представление фиксирует смысл текста и может использоваться для различных последующих задач, таких как классификация, кластеризация, ответы на вопросы и поиск информации.
В контексте генеративного ИИ встраивание моделей играет решающую роль. Это связано с тем, что большие языковые модели (LLM) имеют ограниченную длину контекста. Если мы хотим сгенерировать текст, длина которого превышает предел длины..
🦀 Обслуживание машинного обучения со скоростью Rust
Обслуживать 150+ миллионов пользователей — это не шутки, и к тому же недешево.
В Glance мы используем рекомендательные системы, которые ранжируют контент на экранах блокировки более чем 150 миллионов пользователей. Не у всех пользователей одинаковый алгоритм рекомендаций. Мы называем каждый алгоритм рекомендаций службой прогнозирования.
Чтобы не отставать от этого трафика, мы можем сделать две вещи:
Горизонтальное масштабирование сервисов прогнозирования Оценка больше..
Оптимизация машинного обучения с помощью MLOps: от разработки к производству
Введение :
В постоянно развивающемся мире технологий интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) привела к трансформационным изменениям в различных отраслях. Однако с этими достижениями возникли новые проблемы, особенно в развертывании моделей машинного обучения и управлении ими. Здесь в игру вступает MLOps. Часто называемый «DevOps для машинного обучения», MLOps представляет собой набор практик, направленных на оптимизацию сквозного жизненного цикла проектов..
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..
MLOps и инструменты MLOps
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) изменило способ работы бизнеса. Эти технологии могут стимулировать инновации, снижать затраты и повышать производительность. Однако развертывание моделей машинного обучения и управление ими может быть сложной задачей, поскольку для этого требуется сочетание разработки программного обеспечения, науки о данных и опыта эксплуатации. MLOps, или операции машинного обучения, — это набор методов и инструментов, предназначенных..
Создание лучших систем машинного обучения — Глава 3: Моделирование. Пусть начнется веселье
О базовых показателях, отслеживании экспериментов, правильных наборах тестов и показателях. О том, как заставить алгоритм работать.
Привет назад. Я рад видеть вас здесь снова. Я очень ценю ваше желание стать лучшим профессионалом, лучше работать и создавать лучшие системы машинного обучения. Ты крут, так держать!
В этой серии я делаю все возможное, чтобы помочь вам овладеть искусством, наукой и (иногда) магией проектирования и создания систем машинного обучения. Здесь мы..
Список новых стартапов для логического вывода и обучения машинному обучению
Доступный вывод AI/ML
Обучение машинному обучению и логический вывод — сложная проблема. Может быть несколько причин, по которым вы хотите перенести свои выводы и обучение на другие платформы, кроме самоуправляемых.
Вот список платформ, которые вы можете изучить, если вам нужен экономичный вывод ИИ:
