Публикации по теме 'mlops'
На пути к MLOps: технические возможности платформы машинного обучения
Оглавление
Введение 1.1 Рабочие процессы в области науки о данных и разработки программного обеспечения различны 1.2 В конвейер машинного обучения должно быть включено непрерывное обучение 1.3 Дрейф модели Магазин функций 2.1 Централизованный доступ к данным 2.2 Управление версиями данных 2.3 Конвейеры данных 2.4 Маркировка данных 2.5 Репозиторий функций и обнаружение данных Учебный конвейер 3.1 Управление моделью и экспериментом 3.2..
Контейнеризация модели машинного обучения — Задача 1
Чтобы установить докер, следуйте части 1 следующего блога,
Настройка HTTPD-сервера и запуск кода Python в контейнере Docker… Что такое Docker? sangeethsahana.medium.com
ШАГ 2: ЗАПУСТИТЕ и проверьте СЛУЖБУ Docker
systemctl start docker
systemctl status docker
ШАГ 3: ПОЛУЧИТЕ Docker-образ Centos
docker pull centos:latest
ШАГ 4: ЗАПУСК док-контейнера с помощью команды запуска
docker run -it --name <name for your..
Разверните сквозной конвейер Tensorflow на Kubeflow
Вы когда-нибудь пробовали развернуть модель машинного обучения в производственной среде?
Если да, то вы, возможно, знаете, что речь идет не только об обучении модели, но также включает в себя этапы проверки данных, предварительной обработки, проверки модели, масштабируемости и обслуживания модели. Таким образом, чтобы устранить несоответствия между обучением модели в локальной среде и ее обслуживанием в производственной среде, хорошим вариантом будет наличие сквозного конвейера,..
Бритва Оккама в практике машинного обучения
Бритва Оккама, по сути, гласит, что модель должна быть максимально простой, но не проще.
В этом посте мы исследуем принцип бритвы Оккама в практике машинного обучения. Два вопроса, на которые мы должны ответить:
Что мы имеем в виду, когда говорим, что модель m1 проще, чем m2?
Мы можем рассматривать количество коэффициентов как показатель сложности модели. При сравнении моделей необходимо учитывать количество изученных коэффициентов. Чем меньше, тем проще.
В зависимости от..
Передаточные функции для машинного обучения, упрощенные
Введение в передаточные функции
Эта статья - отрывок из моего недавнего исследования передаточных функций и операций машинного обучения. В этом посте я, в основном, установлю основные принципы этих двух различных концепций и исследую их взаимосвязь друг с другом.
Я всегда понимал алгоритмы машинного обучения как простую взаимосвязь между переменной X и Y, где X - входные данные, а Y - результат обучения. Общая полиномиальная связь между X и Y ограничена следующей функцией:
В..
MLOps - Кто, что, почему, где?
Мне потребовалось много времени, чтобы разобраться в DevOps - это методология / подход к работе или это набор инструментов и технологий?
Группа инфраструктуры / сети берет на себя ответственность или это часть ответственности групп разработки программного обеспечения ?! Что ж, похоже, это зависит от того, кого вы спросите. Так что, может быть, я еще не осмелился ...
Теперь мы наблюдаем бурный рост операций машинного обучения или MLOps в мире науки о данных, и я вернулся к исходной..
Сравнение MLOps с уличной фотографией: демистификация MLOps для бизнеса
Я люблю уличную фотографию как хобби. На работе я 45-летний новичок в мире MLOps, сосредоточенный на принятии пользователями xpresso.ai . Я довольно наивно обрисовываю связь, которую вижу между стрит-фотографией и MLOPs , в посте ниже.
«MLOps» в тренде: цена за клик выше 10 долларов США в LinkedIn и 7–8 долларов США за клик в Google Adwords. Я мог читать в Интернете контент о MLOps, определяя его; продавцы платформ MLOps, пытающиеся описать, чем их платформы лучше других; такие..
