Публикации по теме 'mlops'
Лучшие практики ML Ops
Операции машинного обучения (ML Ops) — важная область, которая включает в себя развертывание и управление моделями машинного обучения в рабочей среде. ML Ops помогает организациям автоматизировать развертывание, мониторинг и управление моделями машинного обучения, упрощая внедрение проектов по обработке и анализу данных в производство. В этой статье мы обсудим некоторые передовые практики для ML Ops, которые могут помочь организациям обеспечить успех своих проектов машинного..
Проблемы, которые решает MLOps
Термин операции машинного обучения ( MLOps ) впервые был введен совсем недавно. MLOps, который легко определить как DevOps для машинного обучения, представляет собой набор практик, направленных на упрощение рабочих процессов и автоматизацию развертывания машинного обучения и глубокого обучения. Он обеспечивает надежное и эффективное развертывание и обслуживание моделей для производства в больших масштабах.
Разработанный для автоматизации рабочих процессов машинного обучения, MLOps..
Мои заметки по прочтению книги «Проектирование систем машинного обучения» Чипа Хьюена
Недавно я закончил читать книгу Чипа Хьюена Designing Machine Learning Systems , поэтому я хотел бы поделиться некоторыми знаниями, которые я получил, прочитав эту книгу.
Эта книга не из тех, которые будут углубляться в одну тему, но из тех, которые охватывают как можно больше тем. Я предполагаю, что это идеальное представление о текущем состоянии проектирования систем машинного обучения: внутри него так много компонентов.
Приведенный выше рисунок, несмотря на то, что он был..
Введение в операции машинного обучения (MLOPs):
Мой путь к становлению инженером машинного обучения.
Введение Как и многие младшие специалисты по данным, я работал над многочисленными проектами по машинному обучению; от обнаружения мошенничества до прогнозирования временных рядов, сегментации клиентов и обработки естественного языка во время моей магистерской работы по науке о данных {мой веб-сайт} . Мы получали некоторые данные, обрабатывали их, создавали и тестировали различные классификации ML, после чего представляли их..
Счет-фактура SmartAI с API логического вывода Daisi
Цель этого блога
В этом блоге мы расскажем о LayoutLMInvoice мультимодальной модели LayoutLM для задачи ответов на вопросы по счетам и другим документам.
Мы также увидим, как развернуть конечные точки + сделать интерактивное приложение Streamlit на платформе Daisi .
Что такое LayoutLM?
Модель LayoutLM основана на архитектуре BERT, но с двумя дополнительными типами вложений ввода. Первый представляет собой встраивание двумерного положения, которое обозначает относительное..
Пройдите эти 3 курса, чтобы повысить свои навыки MLOps
Запуск моделей в производство — один из самых продуманных навыков при найме талантов в области машинного обучения.
Будь то масштаб сервера или веб-приложения.
Вытащите свои модели из видеопамяти графического процессора!
Ознакомьтесь с этими 3 курсами по разным ценам.
Инженерия машинного обучения для производства
Эндрю Н.Г.
Бесплатный курс Coursera от легенды. Затронув все эти темы:
Жизненный цикл данных ML Pipelines, включая поиск по архитектуре Обслуживание, мониторинг..
MLOps — «Производство моделей машинного обучения в масштабе Google»
Мы уже давно используем DevOps в обычной разработке программного обеспечения, но мы также можем использовать его для машинного обучения и искусственного интеллекта.
Зачем нам нужен DevOps? В чем причина размещения машинного обучения и искусственного интеллекта над DevOps? В чем разница между ML Ops и AI Ops? Продолжайте читать этот блог, чтобы узнать.
Что такое МЛОпс?
Многие отрасли интегрируют системы машинного обучения в свои существующие продукты и услуги, потому что машинное..
