Публикации по теме 'mlops'


Системы машинного обучения: уникальная головоломка -1
Это первая публикация из серии статей, посвященных разработке программного обеспечения с точки зрения систем машинного обучения . С точки зрения разработки программного обеспечения системы машинного обучения (ML) воспринимаются как сложная комбинация инструментов и компонентов, а не просто набор алгоритмов, которые предсказывают результаты или классифицируют данные. Эти компоненты работают в унисон, чтобы создать функциональный и ценный инструмент для предприятий или организаций...
Вежливое введение: автоматизация конвейеров машинного обучения
"Начиная" Вежливое введение: автоматизация конвейеров машинного обучения Развертывание сложно Регулярно и надежно развертывать программное обеспечение сложно. Еще сложнее развернуть программное обеспечение, которое использует модели машинного обучения (ML) на регулярной основе и надежно. В конце концов, долгосрочная ценность вашей последней модели конвейера будет определяться (частично) тем, насколько ваша компания или ваши клиенты доверяют полученной услуге и насколько быстро..
Обработка естественного языка Kaggle с твитами о бедствиях как конвейер Kubeflow
Анкит Рай Добро пожаловать в последний выпуск продолжающейся серии сообщений в блоге Arrikto, которые демонстрируют, как взять популярные соревнования Kaggle и преобразовать их в конвейеры Kubeflow. Все преобразованные соревнования Kaggle из этой серии вносятся в проект Kubeflow, чтобы другие могли использовать и распространять его. Подождите, что такое Kubeflow? Kubeflow — это облачная платформа MLOps с открытым исходным кодом, первоначально разработанная Google, которая..
Введение в Kubeflow: основные сведения об обучении и сертификации — 11 ноября 2021 г.
На прошлой неделе мы провели первый БЕСПЛАТНЫЙ курс из серии тренингов и сертификаций Введение в Kubeflow . Этот начальный курс был посвящен основам Kubeflow. В этом сообщении блога мы подведем некоторые итоги занятия, а также дадим краткое изложение вопросов и ответов. Ок, покопаемся. Поздравляем Ласю Систию! Первым человеком, получившим сертификат Основы , была Ласья Систиа , студентка информатики Технологического института Нитте Минакши. Отличная работа! Какие темы..
Зачем вам нужны MLOps
Каждая корпоративная ИТ-организация сталкивается с трудностями при развертывании и поддержке моделей машинного обучения (ML) в производственной среде. После нескольких громких неудач они осознали, что для реализации бизнес-отдачи от своих инвестиций в ИИ им нужна другая инфраструктура и процессы. Им нужны операции машинного обучения или MLOps . MLOps — это быстро развивающаяся область, и даже так называемые эксперты расходятся во мнениях относительно основных принципов. Я..
Как развернуть и протестировать свои модели с помощью FastAPI и Google Cloud Run
Узнайте, как превратить вашу модель в сервис, работающий в облаке, из этого полного руководства. Введение MLOps (операции машинного обучения) становится все более популярной функцией и навыком среди специалистов по работе с данными. Все больше и больше специалистов по данным с полным стеком, способных перевести проекты машинного обучения (ML) от обучения к производству, пользуются спросом, поэтому, если вы чувствуете себя немного некомфортно в этой области или хотите быстро освежить..
Масштабирование вашей игры машинного обучения: как Kubeflow Pipelines делает это возможным
Kubeflow — это платформа с открытым исходным кодом, целью которой является упрощение разработки, развертывания и управления рабочими процессами машинного обучения в кластерах Kubernetes. Kubernetes — широко используемая платформа с открытым исходным кодом для оркестрации контейнеров, которая позволяет пользователям автоматизировать управление, масштабирование и развертывание контейнерных приложений. Компоненты Kubeflow Некоторые из ключевых компонентов Kubeflow включают в себя:..