Публикации по теме 'mlops'
Конвейеры Kubeflow по максимуму с мультимодальными моделями ансамбля
Этот пост посвящен использованию конвейеров Kubeflow для объединения моделей машинного обучения из нескольких модальностей функций, и это первая часть в серии «MLOpsing мультимодальной архитектуры». Короче говоря, я предполагаю, что, используя надежные инструменты MLOps, модель ансамбля может быть гораздо менее сложной, чем предполагает ее репутация. Первая часть поста будет посвящена введению в серию в целом, а вторая часть будет посвящена конвейерам Kubeflow.
Часть 1: Сериал
Эта..
Раскрытие возможностей MLOps
Управление жизненным циклом моделей машинного обучения (часть 3)
В предыдущей статье из этой серии MLOps мы обсуждали важную часть конвейера проектов машинного обучения, а именно CI/CD .
Чтобы получить общую картину , мы обсудим пример конвейера CI/CD или рабочего процесса . в GitHub, так что сосредоточьтесь на освоении этой темы.
Настройка CI/CD через GitHub
Чтобы настроить CI/CD в GitHub, вы можете использовать GitHub Actions. GitHub Actions – это платформа,..
ПочемуLabs Weekly: Мониторинг ML на предмет отклонения данных
Мониторинг с помощью машинного обучения отклонения данных, создание более качественных моделей компьютерного зрения и многое другое.
Каждую неделю в сообществе Robust & Responsible AI (R2AI) WhyLabs происходит много событий! Это еженедельное обновление служит подведением итогов, чтобы вы ничего не пропустили!
Начните изучать MLOps и мониторинг машинного обучения:
📅 Присоединяйтесь к следующему событию: Создание и мониторинг моделей компьютерного зрения с помощью..
Что такое MLOps и зачем он нам нужен?
Итак, что такое MLOps? Самым простым объяснением могут быть принципы и практики DevOps в рабочем процессе машинного обучения. Это процесс оптимизации разработки и развертывания машинного обучения. Цель проста.
Ускоренное экспериментирование и разработка моделей. Более быстрое внедрение обновленных моделей и производство. Гарантия качества.
Давайте опишем стандартный процесс разработки и развертывания машинного обучения. Обычно все начинается с данных, которые могут быть в..
Как развернуть модель машинного обучения с помощью DagsHub+MLflow+AWS Lambda
Интуитивно понятное руководство, показывающее, как развернуть обученную модель и делать прогнозы на основе новых данных.
Развертывание модели машинного обучения — один из самых важных навыков специалиста по данным. После того, как вы очистите данные, выберете лучшие функции из набора данных, настроите гиперпараметры и обучите свою модель, последним шагом будет запуск модели в производство, чтобы оценить ее на новых данных.
Существует множество способов развертывания модели. Первый..
ML — Создайте свою первую модель
Машинное обучение 🤖 — модное слово в наши дни и даже после бума chatGPT . Так что, если вы хотите растопить лед и научиться создавать свою самую первую модель машинного обучения, тогда этот пост для вас 🤓
Мы разберем этот замечательный пост/руководство на несколько частей, чтобы было проще понять, как создать нашу самую первую модель машинного обучения 🎉, и помните, что все источники и наборы данных будут доступны на GitHub .
⚠️ Для этого поста/туториала предполагается, что на..
Жизненный цикл машинного обучения с MLFlow — MLDevOps
Моделирование ML требует глубоких знаний ML и его компонентов, прежде чем его можно будет построить. Но выполнение всего жизненного цикла с отслеживанием всех экспериментов, от экспериментов до развертывания моделей в производственной среде, сложнее.
Инженер по машинному обучению разрабатывает модель, оценивает ее, переобучает и выпускает для тестирования. В конце концов, эксперименты, сравнение и оценка различных моделей и выбор лучшей модели невозможны без явного автоматизированного..
