Публикации по теме 'mlops'


Реальные примеры и преимущества — MLOps
Машинное обучение (МО) может трансформировать бизнес, но для реализации этого потенциала требуется новый подход к разработке и развертыванию программного обеспечения. Именно здесь на помощь приходит MLOps. MLOps — это сочетание машинного обучения и операций, которое включает в себя набор методов и инструментов, позволяющих организациям внедрять модели машинного обучения в масштабе. В этой статье мы рассмотрим некоторые реальные примеры MLOps на практике и преимущества, которые..
Makefile: один из лучших инструментов управления проектами машинного обучения
Управляйте своими проектами машинного обучения с помощью Makefile Введение Существует большая вероятность того, что инструментарий в один клик недоступен на одной платформе, если вы инженер по машинному обучению, который задает компьютеру совершенно новые запросы. Наиболее вероятным сценарием является объединение технологических компонентов, а в наш цифровой век мы можем связывать технологии с помощью командной строки (CLI). Когда технология является новой и у организаций не..
Развертывание приложения Gradio в пространствах с помощью DagsHub: руководство для начинающих
В учебном пособии на основе проекта представлены интеграции MLOps, такие как DVC, DagsHub, веб-фреймворк Gradio и Hugging Face Spaces. Спрос на инструменты MLOps высок, поскольку компании ищут простые в развертывании решения для своих сложных моделей машинного обучения (ML) — AIM . Чтобы все было просто и эффективно, мы будем интегрировать DVC, DagsHub, Gradio и Hugging Face Spaces в наш совместный проект машинного обучения. В этом руководстве мы узнаем о сквозных интеграциях..
Использование Kubeflow для решения проблем с обработкой естественного языка
Этот блог был впервые опубликован 10 февраля 2022 г. в разделе УГОЛОК РАЗРАБОТЧИКОВ журнала Analytics India Magazine . Использование Kubeflow для решения задач обработки естественного языка Обработка естественного языка (NLP) — это набор методов и алгоритмов, которые позволяют компьютерам читать, понимать и… analyticsindiamag.com Обработка естественного языка (NLP) — это набор методов и алгоритмов, которые позволяют компьютерам..
Невидимая цена больших наборов данных «низкого качества»
Ваш текущий процесс выбора данных может ограничивать ваши модели. Массивные наборы данных требуют очевидных затрат на хранение и вычисления. Но две самые большие проблемы часто скрыты: Деньги и Время . С увеличением объемов данных компаниям становится все труднее справляться с огромными размерами. Для любой компании наивный отбор небольших частей больших наборов данных (например, наборов данных из 1 миллиона изображений или более) кажется разумным, но он упускает из виду..
Автоматизация порогового значения дрейфа данных в системах машинного обучения
Мониторинг входных данных производственной модели машинного обучения практически и эффективно в отсутствие достоверных данных ОБНОВЛЕНИЕ : у меня была возможность представить и записать принципы здесь, на конференции MLOps World NYC 30.03.22. Если вы предпочитаете словесную обработку изложенного ниже материала, вот запись . В реальных приложениях мониторинга ML мы хотим определить, хорошо ли работает модель ML или нет. Игнорирование плохой производительности модели может привести..
Магазин функций — как выбрать подходящий для инфраструктуры машинного обучения
Генерация функций из необработанных входных данных — трудоемкий и сложный процесс. Поэтому имеет смысл сохранить их для повторного использования в разных моделях. Выбор хранилища (хранилища функций) и способа хранения функций оказывает существенное влияние на последующие компоненты обработки данных, включая извлечение, преобразование и обработку для моделей обучения или вывода. Теперь давайте углубимся в некоторые важные факторы, которые следует учитывать: Задержка . Какова должна..