Публикации по теме 'mlops'


Обзор книги: Проектирование систем машинного обучения
Рецензия на книгу Вики Крокетт: «Проектирование систем машинного обучения» Чипа Хьюгена Я подумал, что немного изменю его и сделаю обзор книги для своего блога в этом месяце. Внедрение систем машинного обучения — горячая тема, и эту книгу мне порекомендовал коллега, так что я возлагал большие надежды! Если у вас есть подписка O’Reilly, вы можете найти ее здесь: Designing Machine Learning Systems [Book] (oreilly.com) Уже из предисловия я чувствую, что автор хорошо понимает текущую..
Нет, вам не нужны MLOps
Не усложняйте: сложность полных MLOps требуется редко MLOps начались с простой постановки проблемы: технический долг, связанный с моделями машинного обучения, становится невыносимым, если модели не корректируются с течением времени для учета изменений в окружающей среде. После этого наблюдения 2015 года были созданы модели и фреймворки машинного обучения, которые позволяют относительно легко избегать самых явных ям на пути практикующего машинного обучения. Однако за последний год или..
Как использовать MLflow для отслеживания и структурирования проектов машинного обучения?
Машинное обучение — это дорогостоящий экспериментальный процесс. Каждый шаг должен быть тщательно спланирован, и каждый вход должен иметь значимое влияние на результат. Процесс может занять недели или месяцы, но как только он заработает, нет никаких признаков того, что его можно остановить по уважительной причине: алгоритмы машинного обучения по своей природе непредсказуемы и могут изменить курс в любой момент, потому что они «обучены». " на новых точках данных, которых раньше не было...
Деловой обзор статьи Эндрю Нг «Введение в машинное обучение для производства».
Привет! Это Акил Тертала. Возможно, вы видели мою недавнюю серию статей о MLOps. В этой серии мы углубимся в жизненный цикл проекта машинного обучения. Мы рассмотрим разные этапы жизненного цикла. И для каждого этапа мы рассматриваем общие проблемы и стандартные практики. Я упомянул, что эта серия статей основана на специализации MLOps от Deeplearning.ai. В частности, он основан на курсе Introduction to Machine Learning Engineering in Production , который читает легенда Эндрю Нг. В..
Выполнение машинного обучения - это направленный ациклический граф
Мнение Выполнение машинного обучения - это направленный ациклический граф Выполнение машинного обучения не следует рассматривать как конвейер. Продолжая разрабатывать операции машинного обучения ( MLOps ) , нам нужно рассматривать процесс разработки и развертывания машинного обучения (ML) как направленный ациклический граф (DAG). DAG - страшная аббревиатура, как и LTSM, DNN, обратное распространение, GAN, преобразователь и многие другие. Я считаю, что использовать « pipeline »..
Автоматизация в MLOps
В моей последней статье Где MLOps вписывается в путь цифровой трансформации? , я описываю MLOps как синтез методов DevOps со специфическими процессами ML для управления моделями от начала до конца . Это определение остается в силе, но в мире автоматизации основное внимание уделяется автоматизации рабочих процессов. Чтобы поддержать остальную часть статьи, давайте изменим определение на: MLOps — это набор сложных корпоративных рабочих процессов, которые носят кросс-функциональный..
Вкратце, что такое MLOps?
В проекте MLOps не имеет значения, насколько высока точность, пока модель не работает в реальной среде. Работа специалиста по данным не ограничивается только разработкой моделей. Даже 80 % фазы разработки модели тратится на работу с данными, и, несмотря на это, некоторые компании могут запрашивать обработку данных, анализ данных, количество операций и обработку данных у одного человека. После разработки модели пришло время развернуть модель. Есть три известных способа сделать это. Это;..