Публикации по теме 'mlops'


Производственный ад вывода и развертывания машинного обучения
Существует множество доказательств того, что более 85% проектов по науке о данных терпят неудачу. Имеются неопровержимые доказательства того, что это вызвано отсутствием опыта и инженерного исполнения, чтобы поставить решение в производство с низкой стоимостью и низким уровнем обслуживания. Эта неэффективность ежегодно стоит миллиарды долларов на исследования и разработки и снижает скорость инноваций. Кроме того, это создает много разочарований и психических ...
Какие проблемы решают MLOps?
MLOps обещает обеспечить управляемость всего процесса машинного обучения для производственных сценариев использования благодаря передовым методам разработки программного обеспечения. Проблем в MLOps много: Различные роли сотрудничают для создания варианта использования ML. Например, домен SME, инженер данных, специалисты по данным, операционная группа, служба безопасности и так далее. Понимание и последующая совместная работа над большим количеством источников данных, часто посредством..
Операции машинного обучения : руководство по изучению, пониманию и внедрению сквозных данных…
Это вторая часть этой серии MLOps, в которой мы пытаемся понять, что такое MLOps, какие инструменты используются для реализации наших проектов по науке о данных с помощью MLOps и каковы различные уровни MLOps (прочитайте часть 3 этой серии MLOps, чтобы понять это в деталь). Прежде чем вы начнете читать эту статью, пожалуйста, прочитайте первую часть серии MLOps, где я рассказал о MLOps и даже дал краткий обзор всех инструментов/библиотек, которые можно использовать для реализации наших..
Эффективные данные TensorFlow
Мы собрали данные с машины в какой-то пищевой компании. Задача состоит в том, чтобы использовать эти данные и предсказать, в плохом состоянии машина или нет. Для этого мы будем обучать модель на хороших данных (когда машина находится в нормальном рабочем состоянии). Мы не будем обучать модель на плохих данных (когда машина требует обслуживания). Вместо этого мы прогнозируем по оперативным данным. Мы предполагаем, что при наличии достаточного количества хороших данных для моделирования..
Инженерия за свертками
В этом посте я расскажу, как эффективно реализовать CNN в таких средах глубокого обучения, как TensorFlow и PyTorch. Когда я писал свой собственный фреймворк для бинаризованных CNN на C ++, я ожидал, что он будет работать так же быстро, как PyTorch. Результат - моя реализация Conv была в 100 раз медленнее, чем PyTorch. Я даже сравнил количество FLOP в моем коде с PyTorch. Но счетчик FLOP был таким же. После нескольких дней оптимизации моего кода на C ++ я понял, что это..
MLOps: легко отслеживайте эксперименты с моделями с помощью DVC и Mlflow.
Автор Самсон ЧЖАНГ , Data Scientist Эта статья входит в серию статей об инструментах и ​​методах MLOps для отслеживания данных и экспериментов с моделями. Публикуются четыре статьи: Почему важно отслеживать данные и модельные эксперименты? 2. Как DVC разумно управляет вашими наборами данных для обучения ваших моделей машинного обучения поверх Git 3. Как легко MLflow отслеживает ваши эксперименты и помогает вам их сравнивать? 4. Эта статья: Пример использования. Легко..
Отсутствие предвидения в процессе разработки машинного обучения
Обеспечьте решение скрытых проблем с упреждающим организационным планированием Вы собрали и подготовили свои данные, разработали отличные функции, обучили, оценили и развернули свою модель. Вы и ваша организация довольны: он показывает отличные результаты на практике и успешно продвигает бизнес-цели вашей организации. Вы наконец закончили! Ну… не совсем так. Что может пойти не так? Все хорошо в течение пары недель, может быть, месяцев, но в конце концов кто-то понимает, что..