Публикации по теме 'mlops'
Советы и подсказки Vertex AI: простое планирование конвейеров Vertex с помощью Terraform и Cloud Scheduler
Vertex Pipelines предоставляет отличный способ организовать ваши рабочие нагрузки машинного обучения без сервера в Google Cloud. Он основан на KubeFlow Pipelines , платформе с открытым исходным кодом для построения конвейеров машинного обучения (ML) с использованием контейнеров.
Однако, в отличие от KubeFlow Pipelines, Vertex Pipelines не имеет встроенного механизма для планирования запуска конвейера. Во многих случаях возможность планировать запуск конвейера является ключевым..
Ориентированное на модели и ориентированное на данные представление в эпоху ИИ
Краткая статья и комментарий о разговоре и взгляде на Эндрю Нг на MLOps
Я полностью согласен с мнением Эндрю Нг о машинном обучении и MLops. Люди в науке о данных вот-вот станут волшебниками, если сосредоточатся на модельно-ориентированном взгляде! Они сосредоточены в основном на обучении новейшим сложным / сложным моделям.
Я хочу думать об этом так, как будто они хотят больше и лучше лимонного сока, сосредоточившись на создании сложной соковыжималки! Вероятно, решение приходит..
Платформа Wallaroo получает награду Digital Innovator Award 2022 от цифровой аналитической фирмы Intellyx
Мы рады сообщить, что Wallaroo была признана Цифровым новатором 2022 года по версии Intellyx, первой и единственной отраслевой аналитической и консультационной фирмы, занимающейся цифровой трансформацией.
Intellyx считает Wallaroo одной из «самых прорывных и инновационных фирм» в своей области. Платформа Wallaroo неизменно обеспечивает более высокие, чем ожидалось, результаты для предприятий, радикально сводя к минимуму усилия по развертыванию и управлению машинным обучением в..
Панели мониторинга моделей стали проще (1/3).
Визуализация данных
Панели мониторинга моделей стали проще (1/3).
В этой серии из трех частей я покажу, как легко создавать панели мониторинга моделей.
Я знаю, что боль от мониторинга моделей и переобучения моделей не очень приятна для любого инженера по машинному обучению, тем более, если нет простого способа отслеживать все модели, которые развернуты на производстве или где-то еще, что необходимо отслеживать. .
В этой серии из трех частей я расскажу о создании панелей мониторинга..
Введение в ML в производстве
Углубление в цикл машинного обучения: обзор, данные, моделирование и развертывание
Операции машинного обучения, известные как MLOps, — это новая дисциплина, которая включает в себя набор методов поддержки и развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде, чтобы они были эффективными и надежными.
Это слово представляет собой сочетание «машинного обучения» и практики непрерывной разработки DevOps, которая также представляет собой набор методов для сокращения жизненного цикла..
Наука о данных с набором данных о пингвинах: конвейер машинного обучения с весами и смещениями
Совместная работа и эксперименты стали проще
Моя цель в этом посте — описать, как команда по науке о данных / машинному обучению может сотрудничать для обучения модели предсказанию вида пингвина в наборе данных пингвинов Палмера. Каждый член команды имеет следующие обязанности:
Бильбо: 1) собрать необработанные данные
from sklearn.datasets import fetch_openml
def load_and_save_data(data_id=42585):
X,Y = fetch_openml(data_id=data_id, return_X_y=True, parser='auto')..
Руководство по сквозному проекту машинного обучения
Сквозной проект машинного обучения — это проект, который включает в себя все шаги, необходимые для разработки системы машинного обучения, от сбора и предварительной обработки данных до развертывания и обслуживания модели. Этот тип проекта включает в себя комплексный подход, который охватывает все аспекты разработки системы машинного обучения, включая подготовку данных, разработку функций, выбор модели, обучение, оценку, развертывание и мониторинг.
Конечной целью сквозного проекта..
