Публикации по теме 'mlops'


Управление наборами данных и моделями в вашей организации Hugging Face
В этом видео я покажу вам, как управлять моделями и наборами данных в вашей собственной организации Hugging Face: Создавая свою организацию, Создание частных репозиториев с помощью интерфейса командной строки Hugging Face, Импорт моделей и наборов данных с помощью git, Редактирование наборов данных и карточек моделей, Установка разрешений для членов организации ⭐️⭐️⭐️ Не забудьте подписаться, чтобы получать уведомления о будущих видео ⭐️⭐️⭐️ Набор данных:..
MLflow: упрощение управления жизненным циклом машинного обучения [основы]
Проекты машинного обучения (ML) часто включают сложные рабочие процессы, от подготовки данных и обучения модели до развертывания и мониторинга. Эффективное управление этими рабочими процессами может быть сложной задачей, но с появлением таких инструментов, как MLflow, этот процесс значительно упростился. MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации сквозного жизненного цикла проектов машинного обучения. Он упрощает управление экспериментами,..
История для G00gle Summer of C0de
Всем привет ! Это моя история о GSoC 2020. Я рад поделиться с вами своим путешествием. Найдите волшебство где-нибудь в статье и поделитесь им 😛. Представляем себя и моих фантастических 4 наставников Я Логи Перинпанаягам из Университета Моратува, Шри-Ланка. Я был выбран для GSoC 2020 для подключаемого модуля машинного обучения в Jenkins. Меня назначили с четырьмя наставниками, которые с энтузиазмом помогли мне начать это лето программирования. Ученик Логи Перинпанаягам..
Масштабирование моделей машинного обучения с помощью Kubernetes и Google Cloud Platform
Масштабирование моделей машинного обучения с помощью Kubernetes и Google Cloud Platform — часть 1 В статьях этой серии вы узнаете об основах Kubernetes и о том, как масштабировать модели машинного обучения с помощью Kubernetes и Google Cloud Platform (GCP). Первая статья удобна для начинающих; вам не нужны какие-либо предварительные знания Kubernetes; в этой статье вы узнаете почти все о Kubernetes. Эта статья расскажет вам о Kubernetes, объяснив Kubernetes на реальных примерах...
Когда ваша модель машинного обучения объединяется с Django REST API, успешное развертывание в…
Полный обзор того, как построить модель машинного обучения и развернуть ее с помощью Django REST API. Введение Давайте рассмотрим следующий сценарий: вы внедрили выдающуюся модель машинного обучения, которая предсказывает, страдает ли пациент палюдизмом или нет. Затем больницы в вашем городе захотят интегрировать вашу модель в свои системы для общего пользования. Но эти системы были разработаны на совершенно разных языках программирования. Означает ли это, что они больше не смогут..
Самый быстрый контроль версий для больших файлов
tl;dr ArtiVC работает молниеносно. Недавно мы выпустили ArtiVC , наше централизованное решение для управления версиями файлов, специально разработанное для больших файлов. После публикации релиза на Reddit и в других местах постоянно возникал один вопрос: Как ArtiVC работает в тестах по сравнению с другими решениями? . Чтобы ответить на этот вопрос, мы сравнили скорость ArtiVC с тремя другими популярными инструментами для передачи и хранения данных — AWS CLI, Rclone и DVC. Полный..
СКРЫТЫЕ ИЗДЕРЖКИ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ МОДЕЛЕЙ
СОДЕРЖАНИЕ Моделирование — это не последний горизонт, приготовьтесь к производству Изменение чего-либо меняет все (экспериментальное отслеживание) Подготовьтесь к изменениям данных (мониторинг и оповещения) Модели устаревают — следите за ними (цикл обратной связи и A/B-тестирование) Подготовка данных и «кухонная раковина» (конвейер и планировщик) Что делает платформу машинного обучения отличной для производства Моделирование — это не конечный горизонт,..