Публикации по теме 'mlops'


Мультивселенная наборов инструментов Amazon SageMaker
Автор: Викеш Пандей Знаете ли вы, что Amazon SageMaker предоставляет 8 различных наборов инструментов , которые значительно упрощают процесс запуска контейнера для обучения/логического вывода и кода в SageMaker? Независимо от того, используете ли вы какой-либо контейнер, предоставленный SageMaker, или создаете свой собственный контейнер (BYOC), эти наборы инструментов играют очень важную роль. Если вы работаете с SageMaker, то ваше понимание этих наборов инструментов может..
MLOps: мониторинг дрейфа для обеспечения производительности модели
Есть два распространенных случая, которые могут произойти после развертывания модели: Дрейф данных Концепция дрейфа Дрейф данных Дрейф данных, также известный как дрейф распределения или ковариативный сдвиг, относится к изменению статистических свойств данных, к которым применяется модель машинного обучения. Это может произойти, когда распределение данных меняется с течением времени или когда модель применяется к другому распределению данных, чем то, на котором она обучалась...
Машинное обучение имеет решающее значение для улучшения индустрии моды
Пандемия оказала разрушительное воздействие на подавляющее большинство существующих отраслей. Индустрия моды ничем не отличается, но люди обнаруживают, что это одно из многих приложений машинного обучения . Индустрия машинного обучения в настоящее время поддерживает многие компании, и мы видим эту силу во многих новых областях. Машинное обучение в розничной торговле набирает обороты, и благодаря ему дела в индустрии моды идут намного лучше. Эта технология имеет множество применений в..
ML vs MLOps Engineer — Ключевые различия и сходства
Мы разделяем обязанности инженеров машинного обучения и инженеров MLOps, указывая, где они пересекаются, а где различаются. В области машинного обучения роли инженера машинного обучения и инженера MLOps часто путают. Хотя в их обязанностях есть некоторые совпадения, а также некоторые различия, важно очертить мелкие детали, которые отличают эти две функции. Отказ от ответственности: в Tenyks мы привлекали много замечательных людей, которых мы хотели нанять, но у них не было..
Что такое МЛОпс?
Раскрытие возможностей MLOps: руководство по оптимизации процесса разработки машинного обучения Введение MLOps — самый крутой парень в области машинного обучения! Это похоже на команду супергероев, которая сочетает в себе удивительные возможности разработки программного обеспечения и операций, чтобы спасти положение для моделей машинного обучения. Цель? Чтобы эти модели были доставлены быстро и надежно, с солидной дозой качества и безопасности. Думайте об этом как о центре..
От прототипа к производству: развертывание модели
Введение высокого уровня в развертывание моделей для реальных приложений. Введение В мире искусственного интеллекта и машинного обучения разработка передовых моделей — это начало . Истинная ценность заключается в эффективном развертывании этих моделей в реальных приложениях. Развертывание модели — это важнейший мост, соединяющий сложные алгоритмы с ощутимыми и эффективными результатами . В этой статье мы рассмотрим тонкости развертывания модели, связанные с этим проблемы и..
Пользовательский компонент Spark-TFX без луча!
Важно помнить, что компоненты TFX интуитивно основаны на функциях Beam. Несмотря на простоту отправки заданий в Beam, я думаю, было бы здорово отправлять задания непосредственно в Spark или Flink, которые в сто раз быстрее, чем пользовательские компоненты TFX. Я действительно восхищаюсь великими разработчиками TFX, которые упростили нам создание наших пользовательских компонентов. Я рекомендую вам прочитать TFX , чтобы понять, как написать свою пользовательскую функцию. Однако если вы..