Публикации по теме 'mlops'
Введение :
Сквозная архитектура и рабочий процесс MLOPS
Введение:
В современном мире, управляемом данными, операции машинного обучения (MLOps) стали важной структурой, которая устраняет разрыв между разработкой машинного обучения и операционным развертыванием. MLOps оптимизирует жизненный цикл машинного обучения, от разработки модели до производственного развертывания, мониторинга и обслуживания. В этом сообщении блога будет подробно рассмотрена концепция сквозной архитектуры MLOps и..
MLOps: общая картина в GCP
Твиттер стал самой важной платформой для получения свежими новостями различных людей, поскольку известные теоретики, практики и т. Д. В ваших интересах постоянно публикуют то, что они нашли, построили и т. Д.
Я считаю, что я не единственный, кто ретвитит всякий раз, когда сталкиваюсь с интересными твитами. Я говорю себе: «Хорошо, это выглядит интересно, но я не собираюсь читать это прямо сейчас. Разрешите добавить его в свою ленту, чтобы потом прочитать… ». Но этого никогда не..
MLOps: запустите свои модели в производство с помощью облака
Конвейер непрерывного развертывания вашей модели глубокого обучения в облаке с использованием AWS, S3 и CloudFormation
Введение
MLOps становится все более и более важным. Согласно статьям, подобным этой , 87% проектов по науке о данных никогда не попадают в производство . Это настораживает. Это означает, что в среднем только 13 из 100 моделей попадают в производство. Остальные 87 просто потеряны. Они застряли где-то в репозиториях Git в Jupyter Notebooks. Это катастрофа! С..
Вес и смещения: отслеживание нескольких экспериментов за один сеанс.
Weight and Biases ( wandb ) — платформа, предназначенная для отслеживания и оптимизации экспериментов по машинному обучению с использованием общих метрик. Это также позволяет исследователям регистрировать информацию и данные для каждого эксперимента. Он имеет два основных объекта:
run: уникальная единица вычислений (обучение, извлечение/очистка данных) артефакт: любой объект, который вы можете загрузить на платформу (csv, изображения, аудио, matplotlib/графические рисунки)..
Почему ваши конвейеры сборки всегда терпят неудачу в вашей модели машинного обучения
"Машинное обучение"
Почему ваши конвейеры сборки всегда терпят неудачу в вашей модели машинного обучения
3 причины, по которым код машинного обучения не является детерминированным
Введение
Представьте, что вы работаете над моделью машинного обучения (неважно, какая задача). Вы, наконец, можете заставить его работать прилично на своем тестовом наборе, потратив недели на его разработку на своем локальном компьютере. Теперь вы обнаружите, что модель продолжает давать сбои при..
5 уроков, извлеченных из создания систем машинного обучения
Введение
Возможности машинного обучения (ML) все чаще интегрируются в продукты и услуги. Однако недостаточно интегрировать ML; также необходимо обеспечить масштабируемость указанных решений машинного обучения. Существует множество технических, инфраструктурных и связанных с затратами соображений, которые следует учитывать при создании стандартных систем машинного обучения производственного уровня. После многолетнего перехода от инженера по бэкенду к области прикладного машинного..
Интеграция PrimeHub и Apache Airflow
Автор Эш Ву и Эвен Вэй
В области машинного обучения существует множество инструментов. Очень часто можно использовать PrimeHub вместе с другими инструментами — независимо от того, что PrimeHub не охватил или это незаменимая часть вашего существующего рабочего процесса.
Мы хотим, чтобы PrimeHub хорошо сочетался с другими инструментами в этой области, пока мы создаем PrimeHub. Есть два подхода: фаппликации позволяют нам интегрировать другие инструменты в PrimeHub. А с помощью..
