Публикации по теме 'mlops'
Каковы основные проблемы процесса MLOps?
MLOps расшифровывается как Machine Learning Operations и относится к практике реализации разработки, развертывания, мониторинга и управления моделями ML (машинного обучения) в производственных средах. Основная цель MLOps — сократить разрыв между наукой о данных и ИТ-операциями, применяя определенные принципы и практики — от DevOps до рабочих процессов ML. В целом, MLOps включает в себя интеграцию инструментов и процессов для обеспечения надлежащей подготовки данных, обучения моделей,..
Десять шагов к производству — Полный жизненный цикл проекта машинного обучения
Сегодня исполняется шестой месяц моей нынешней компании, работающей инженером по машинному обучению. Хотя моя предыдущая должность также была связана с машинным обучением, у нас была менее сложная экосистема, и мы больше сосредоточились на исследованиях и проверке концепции. Напротив, моя текущая команда использует более зрелые инструменты для проектов машинного обучения, чтобы поддерживать их полный жизненный цикл.
В этом посте я хочу поделиться своими знаниями о производстве моделей..
Как обучить модель BERT в 5 раз быстрее, чем в Colab
Пример блокнота
В этой статье мы будем использовать блокнот под названием TransferLearning, созданный с использованием кода из поста Элвина Чена .
Мы создадим классификатор настроений с предварительно обученной моделью BERT, используя библиотеку преобразователей Hugging Face.
Вот файлы, необходимые для самостоятельной загрузки и запуска ноутбука:
"Блокнот" Набор данных включен (загружен в ячейку)
Передача обучения
Трансферное обучение — это метод, который можно..
Создание и развертывание пользовательских образов Docker для распознавания объектов
Узнайте, как с нуля создать и развернуть приложение распознавания изображений с полным стеком машинного обучения (ML) для классификации различных объектов.
Мотивация
В создании и развертывании полнофункциональных приложений машинного обучения участвует несколько компонентов. Например, у вас есть фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch для построения вашей модели, FastAPI для создания конечных точек API и Gradio для внешнего пользовательского интерфейса (UI )...
Инженер MLOps (м/ж/д).
Высочайший стандарт ИИ — AI Guild #datacareer
Инженер MLOps (м/ж/д).
Профиль компетенции старшего уровня.
ML Ops необходим любой компании для получения вариантов использования в производственной среде. Какой профиль компетенций крайне желателен для компаний?
Она инженер MLOps
Она работала инженером по машинному обучению в течение двух лет после получения степени магистра наук. в науке о данных. Ранее она два года работала инженером-программистом. Ее опыт включает в себя создание..
Будущее машинного обучения: как MLOps революционизирует отрасль
Введение
В последние годы машинное обучение стало революционной технологией, позволяющей компаниям извлекать ценную информацию из огромных объемов данных и совершенствовать процессы принятия решений. Однако создание и развертывание моделей машинного обучения в больших масштабах может быть сложной задачей, поскольку оно включает сложные рабочие процессы, многочисленные инструменты и технологии, а также совместную работу разных команд.
Именно здесь на помощь приходит MLOps...
Передача стиля текста в электронной таблице с использованием конечных точек вывода Hugging Face
Мы меняем наш разговорный стиль с неформального на формальный. Мы часто делаем это, не задумываясь, когда разговариваем с нашими друзьями, по сравнению с обращением к судье. Компьютеры теперь имеют эту возможность! В этом посте я использую текстовый перенос стиля , чтобы преобразовать неформальный текст в формальный. Чтобы сделать это простым в использовании, мы делаем это в электронной таблице.
Первым шагом является определение модели стиля текста от неформального к формальному ...
