Публикации по теме 'mlops'
Цель 3.9 — Примечания по тренировочным прогонам и обновлению до Pytorch Lightning 1.6.
Привет, команда, Aim 3.9 теперь доступен!
Мы стремимся демократизировать инструменты разработки ИИ. Спасибо замечательному сообществу Aim за помощь и вклад.
Вот что нового:
Заметки о тренировочных забегах Обновите Pytorch Lightning до версии 1.6.
Отдельное спасибо ashutoshsaboo, haritsahm и Justin Burton за помощь и обратную связь.
Заметки о тренировочных забегах
Теперь есть возможность добавить расширенное редактирование метаданных (аналогично понятию) поверх прогонов...
MLOps (часть 1.0/20): введение в Kubernetes с примерами и кодом
Серия «Операции с машинным обучением»: как надежно и эффективно развертывать (и не только) модели машинного обучения.
Эта статья разделена на два раздела:
Углубленное введение в Kubernetes . Этот раздел предназначен для студентов, начинающих разработчиков или менеджеров, которые хотят узнать основы и возможности этой технологии. Практическое руководство по настройке Kubernetes с узлами. Это должно быть особенно интересно для инженеров по искусственному интеллекту, DevOps..
Создание и развертывание задания получения новостей Cron с помощью Python
Новости — это часть информации, которая держит нас в курсе событий мира. Это важная вещь в жизни человека, потому что она информирует нас об изменяющихся событиях и проблемах во внешнем мире. Поэтому важно ежедневно проверять новости.
В сегодняшнем блоге мы собираемся создать задание Cron , которое будет получать новости каждое утро для вас из NewsAPI и помещать их в MySQL .
Давайте начнем
Введение
Мы собираемся создать скрипт Python, который будет получать данные новостей..
Понимание MLOps, его функционирование и влияние на центр обработки данных
MLOps отвечает за сокращение времени выхода на рынок и гарантирует, что все модели машинного обучения, принятые организацией, соответствуют нормативным требованиям, требованиям конечных пользователей и процессам.
Операции машинного обучения (MLOPs) — это одна из важнейших частей всего процесса разработки машинного обучения, которая вкратце включает развертывание, администрирование и мониторинг моделей машинного обучения в операционных процессах. Специалисты по данным, инженеры по..
Резюме семинара Kaggle по классификации пород собак — 6 апреля 2022 г.
На этой неделе мы провели бесплатный Семинар по классификации пород собак Kaggle Udacity . Записная книжка основана на проекте Kaggle, целью которого является оценка породы собаки по ее изображению. В этой записи блога мы подведем некоторые итоги семинара. Ок, покопаемся.
Во-первых, спасибо за голосование за вашу любимую благотворительную организацию!
В беспрецедентных обстоятельствах, с которыми сталкивается наше глобальное сообщество, Arrikto ищет еще больше способов внести..
Бессерверное машинное обучение. Это самый дешевый способ разместить модели машинного обучения на AWS?
Это самый дешевый способ разместить модели машинного обучения?
Недавно я снял видео на тему Использование обширного.ai для недорогого построения моделей машинного обучения . Это полезно для кого-то вроде меня, который хочет построить модель без бюджета. Используя «обширный. всего несколько долларов. Мой рабочий процесс заключается в том, чтобы перейти на графический процессор huge.ai, такой как RTX 3090, платя 80 центов в час, пройти некоторое обучение, провести анализ, а затем..
Эффективная маркировка данных для НЛП с помощью Argilla Spaces в 🤗 Hub
В этой статье представлено пошаговое руководство по развертыванию инструмента маркировки данных НЛП Argilla в Hugging Face Spaces для эффективной маркировки и сбора отзывов.
Argilla — это инструмент маркировки данных с открытым исходным кодом для высокоэффективных рабочих процессов с участием человека в цикле и MLOps. Argilla состоит из (1) сервера и веб-приложения для маркировки и курирования данных и (2) библиотеки Python для создания рабочих процессов аннотирования данных в..
