Публикации по теме 'mlops'
Нужен инструмент для аннотирования данных с открытым исходным кодом? Мы вас прикрыли!
В Блоге прошлой недели о местах, где аннотации данных играют роль в жизненном цикле MLOps, мы получили много разговоров и отзывов от читателей. Понятно, что аннотации должны играть роль в истории, которую мы рассказываем о MLOps, если известно, что подход, ориентированный на данные, приносит пользу. Здесь, в ZenML, мы с энтузиазмом относимся к тому, как мы можем поддержать интеграцию этих моделей поведения и практик в рамках более широкого жизненного цикла машинного обучения, поэтому мы..
Что такое MLops и зачем он вам нужен?
Примечание редактора: Иньси выступает спикером на ODSC East 2022 . Обязательно ознакомьтесь с ее выступлением вместе с Шоном Оуэном MLOps: облегчение технического долга в ML с помощью MLflow, Delta и Databricks , чтобы узнать больше о MLOps !
За последнее десятилетие машинное обучение (МО) получило широкое распространение во всех отраслях. Ядром любого решения ML является набор конвейеров преобразования данных и операций, которые выполняются для создания модели, которая..
Производство чат-бота на основе BERT с часто задаваемыми вопросами с использованием MLOps в облаке
Этот блог вдохновлен моей работой над магистерской диссертацией. В рамках своей магистерской работы я создал чат-бот с часто задаваемыми вопросами для своего веб-сайта финансового робота-консультанта, где пользователи могут вводить общие вопросы, связанные с миром финансов, и чат-бот будет предоставлять им наиболее близкие ответы из пула базы знаний. Чат-бот постоянно обновляется, добавляя новую информацию в базу знаний, вручную формируя новые наборы пар вопрос-ответ или удаляя данные с..
Непрерывное обучение
▮ После развертывания
После развертывания наших моделей машинного обучения мы хотим постоянно обновлять их, чтобы иметь возможность адаптироваться при каждом изменении распределения данных.
Поэтому очень важно иметь возможность «постоянно учиться», настраивая инфраструктуру таким образом, чтобы разработчики могли обновлять модель всякий раз, когда это необходимо, и развертывать ее как можно скорее.
Сегодня я хотел бы поделиться тем, как вы можете осуществлять непрерывное обучение и..
Эксперименты с машинным обучением: недостаточно отслеживать данные и гиперпараметры!
По моему опыту, мы делаем более эффективные решения для машинного обучения, если можем совместно делиться опытом, с которым каждый из них экспериментировал. Во многих случаях версионирования параметров недостаточно, чтобы поделиться тем, о чем эксперимент, и часто недостаточно, чтобы воспроизвести его. Ваша работа в качестве специалиста по данным или ML-инженера — это гораздо больше, чем установка кучи параметров: вы вместе с командой придумываете оригинальные решения частных, а иногда..
VESSL AI — На пути к 2022 году
Объявляем о нашем начальном раунде на 4,4 миллиона долларов и рассказываем о том, что будет дальше
Как мы сюда попали
Конкурентное преимущество, основанное на ИИ, больше не является будущим. Это снег. Тем не менее, компании все еще пытаются реализовать всю ценность машинного обучения для бизнеса, не ограничиваясь экспериментами. Модели и наборы данных и необходимые инфраструктуры для их обработки стали более сложными, чем когда-либо прежде. Тем не менее, группы машинного..
Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде - шаблоны архитектуры службы вывода
Почему вам стоит прочитать этот пост
Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде для выполнения вывода , т. Е. Прогнозирования результатов по новым точкам данных, оказалось запутанной и рискованной областью разработки.
Многие проекты не могут перейти из лаборатории в производство, частично из-за того, что эти трудности не решаются вовремя.
На мой взгляд, есть три основных фактора, затрудняющих развертывание:
Поздний запуск процесса . Частично из-за..
