Публикации по теме 'mlops'
Развертывайте, запускайте и отслеживайте модели ML/AI бесплатно с Modzy Basic+
С помощью Modzy Basic+ можно бесплатно развертывать, запускать, интегрировать и отслеживать до пяти моделей ML/AI в любом масштабе.
Организации во всем мире вкладывают значительные средства в инструменты и таланты для обработки данных. Но исследования показывают, что более половины разработанных моделей никогда не попадают в производство, и, более того, на интеграцию этих моделей в масштабные системы может уйти до девяти месяцев. Мы знали, что должен быть более простой способ..
Скрытый технический долг в системах машинного обучения
💡 На этот пост сильно повлияла статья Скрытый технический долг систем машинного обучения , написанная Google Inc. в 2016 году. Я настоятельно рекомендую вам прочитать оригинальную статью . Я просто перефразирую и пытаюсь добавить полезные пояснения.
Технический долг — это метафора, обозначающая дополнительные затраты, возникающие в долгосрочной перспективе, с которыми сталкивается команда, и результатом которых является выбор простых и быстрых вариантов доставки вместо оптимальной..
MLOps: Как MLflow легко отслеживает ваши эксперименты и помогает вам сравнивать их?
Автор Самсон ЧЖАНГ , специалист по данным в LittleBigCode 🚀
Это третья часть нашего файла, посвященная MLOps и MLflow. В этой статье мы увидим, как MLflow может помочь вам легко отслеживать эксперименты и сравнивать их. Эта статья не является техническим подробным описанием того, как работает MLflow, и не охватывает все его функции. Он скорее фокусируется на моих мыслях об использовании MLFlow для отслеживания моделей, воспроизводимости и сравнения.
Воспроизводимость модели в..
Настоящая проблема в (полезном) машинном обучении не в обучении
Этот блог размещен в блоге Aqueduct .
На прошлой неделе я размышлял о последнем десятилетии исследований систем машинного обучения и о том, как новые абстракции и программные среды для машинного обучения (например, scitkit-learn, PyTorch, Tensorflow) катализировали легкодоступные данные и вычисления, чтобы запустить революцию машинного обучения.
Таково было состояние мира, когда я вышел на рынок академической работы в 2015 году. Инвестиции в системы для моделей обучения показали,..
Дайджест данных Phoenix — ВЫПУСК 2.2023
Дайджест данных Phoenix — ВЫПУСК 2.2023
Видеозапись нашего вебинара о dstack и воспроизводимых рабочих процессах машинного обучения, операциях с бинарным деревом AVL, Ultralytics YOLOv8, обучении XGBoost, производстве моделей машинного обучения, введении в ансамбли прогнозирования, расширении домена генераторов изображений, Muse, X-Decoder, Box2Mask, RoDynRF, AgileAvatar и более.
ВИДЕО
dstack — утилита командной строки для предоставления инфраструктуры для рабочих процессов..
Стартап MLOps InfuseAI привлекает 4,3 млн долларов США серии A, стремясь выйти на глобальный уровень
Тайваньский стартап InfuseAI, создающий подключаемую платформу MLOps с открытым исходным кодом, объявил о привлечении 4,3 млн долларов в рамках серии A под руководством производителя оригинального дизайна Wistron Corporation при участии Hive Ventures, Top Taiwan Venture Capital Group, Silicon Valley Taiwan Investments и 500 Startups.
Продукт InfuseAI PrimeHub предоставляет предприятиям согласованные, но гибкие инструменты для разработки, обучения и развертывания моделей машинного..
Строить или не строить..Вы уже решили🤖?
Предварительно созданные модели ИИ, такие как модели, предоставляемые OpenAI, становятся все более популярными, поскольку они помогают организациям сократить огромное количество ресурсов, необходимых для проектов по науке о данных. Несмотря на это, по мере того, как все больше организаций углубляются в ИИ, они обнаруживают, что процесс машинного обучения гораздо сложнее, чем просто создание или использование готовых моделей.
Если вы планируете интегрировать технологию ИИ в свой бизнес,..
