Публикации по теме 'mlops'
Создание сквозного проекта распределенного машинного обучения с реализацией CI/CD для…
В современном мире, управляемом данными, создание и развертывание сквозных проектов распределенного машинного обучения (ML) имеет решающее значение для организаций, стремящихся использовать возможности крупномасштабного анализа данных. В этом сообщении блога мы проведем вас через процесс разработки сквозного проекта распределенного машинного обучения и внедрения методов непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) для беспрепятственного развертывания в рабочей среде. Мы..
Как бесплатно развернуть API машинного обучения
Выйдите за рамки Jupyter Notebooks!
Введение
Вы разработали свою причудливую модель машинного обучения. И сейчас? Как другие люди могут с ним взаимодействовать? Оставлять его в блокноте Jupyter — не лучшее решение.
Но как это сделать? Есть много способов. AWS, Google Cloud, Beam — что угодно. Я знаю, вы, вероятно, не захотите тратить деньги на свой хобби-проект. Итак, где можно развернуть его бесплатно ?
Что ж, хорошие новости: Render , PaaS, предлагает (щедрый)..
Предварительно обученные модели машинного обучения и модели, обученные с нуля
Примечание . Эта статья основана на статье FAIR Переосмысление предварительного обучения ImageNet .
Из аннотации : мы сообщаем о конкурентных результатах по обнаружению объектов и сегментации экземпляров в наборе данных COCO с использованием стандартных моделей, обученных на основе случайной инициализации. Результаты не хуже, чем у их предварительно обученных аналогов ImageNet, за единственным исключением. увеличения количества обучающих итераций, чтобы случайно инициализированные..
Основные способы, с помощью которых MLOps эффективно сокращают затраты на инфраструктуру
Сокращение издержек в ответ на экономический спад лишь пока поможет организациям, а слишком сильное сокращение может создать проблемы позже. Следовательно, организации должны предпринимать более комплексные действия, помимо обычно рассматриваемых действий по оптимизации затрат. Успешные организации пытаются оптимизировать затраты и ценность и становятся все более разумными с ресурсами. Они уравновешивают инвестиции, направленные на рост, уделяя особое внимание цифровому бизнесу и..
Преодоление трудностей при реализации проектов машинного обучения : покорение галактики данных
Внимание, товарищи по исследованию космоса! Сегодня мы приступаем к захватывающей миссии по преодолению трудностей реализации проектов машинного обучения (ML). Подобно путешествию по бескрайним просторам космоса, это путешествие не обходится без препятствий. Но не волнуйтесь, у меня есть коды запуска, чтобы преодолеть их! Итак, надеваем скафандры и готовимся к космическим приключениям!
Задача 1: Проблемы с качеством данных — серьезность точности
Ах, качество данных — топливо,..
Реестр моделей Google Vertex AI и управление версиями
Ранее в этом году Google выпустил поддержку моделей управления версиями. Однако официальная документация о том, как его использовать, по-прежнему очень ограничена. Эта статья должна помочь вам пролить свет на Vertex AI SDK и на то, как использовать его для управления версиями ваших моделей.
До недавнего времени большинство из нас сталкивались с чрезмерно загроможденным списком моделей.
MLOps против DevOps. Какая разница?
Это первая часть из двух частей, в которых я пытаюсь обобщить некоторые из моих представлений о параллелях между DevOps и MLOps.
Когда я впервые начал заниматься MLOps, мне пришлось очень долго учиться. Одна из вещей, которые помогли мне подняться, - это посмотреть на параллели с DevOps. Если у вас есть опыт разработки программного обеспечения, это один из самых простых способов понять, почему существует MLOps.
В DevOps вы объединяете элементы программирования, тестирования и..
