Публикации по теме 'production'
Беспроблемная разработка: управление средой в приложении Node
Получить окончательный исходный код отсюда
Переменная среды
Переменные среды вводятся извне приложения. Эти переменные меняются на разных этапах приложения. Например, веб-приложение имеет отдельные адреса базы данных для
Режим разработки Режим тестирования Постановочный режим Режим выполнения
Поэтому, когда вы разрабатываете приложение, вы определенно не хотите заморачиваться с производственной базой данных. В этих критериях удобно управлять переменной среды.
Инструменты..
AWS Personalize: мощный инструмент для персонализированного взаимодействия
AWS Personalize: мощный инструмент для персонализированного взаимодействия
Распространение интернет-магазинов и услуг предоставило покупателям огромный выбор. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компаниям необходимо предоставлять клиентам релевантные и персонализированные рекомендации по продуктам. Именно здесь на помощь приходит Amazon Web Services (AWS) Personalize. Будучи мощным инструментом, использующим машинное обучение, AWS Personalize позволяет компаниям быстро..
5 простых шагов для развертывания модели машинного обучения в производстве
Dockerize модель ML/DL
Докеризация модели машинного обучения — это первый шаг к развертыванию вашей модели машинного обучения. Ниже приведено четкое и краткое руководство с примером шаблона кода для установки. Эта настройка поможет вам протестировать вашу модель машинного обучения и получить ответ в Flask API.
1. Настройка
а) Создать каталог
ML_app/
├── app
│ └── main.py
│ └── app.py
| └── db.py
| └── models.py
| └── requirements.txt
| └── Dockerfile
└──..
Разверните свою модель H2O без проблем с помощью простого SQL
Я постоянно чувствую (оправданное) давление, чтобы улучшить мою модель с помощью более сложной инженерии функций, только чтобы позже фейспалм, когда мне нужно запустить эту модель в производство. Путь к развертыванию сложной модели ясен, просто создайте API! Этот пост представляет собой другой конец спектра. Давайте сделаем как можно больше с базой данных.
tl;dr
Вы по-прежнему можете использовать всю мощь Python / R для построения и проверки обобщенной линейной модели. Эти..
Как использовать PyTorch в продакшене
ML - это весело, ML популярно, ML повсюду. Большинство компаний используют либо TensorFlow, либо PyTorch. Есть, например, олдфаги, которые предпочитают кофе. В основном это все о битве Google и Facebook.
Большая часть моего опыта приходится на PyTorch, хотя в большинстве руководств и онлайн-руководств используется TensofFlow (или, надеюсь, голый numpy). В настоящее время в Lalafo (секретная информация, управляемая ИИ) мы развлекаемся с PyTorch. Нет, правда, мы пробовали caffe, это..
[Настройка проекта Django для производства] (Часть — 3) пакет «config» и «общее» приложение
Введение
Это третий блог из серии «Настройка проекта Django для производства» . В этом блоге мы рассмотрим пакет «config» и «общее» приложение проекта «DjangoProduction»; вы можете клонировать этот проект из репозитория GitHub:
GitHub — PythonBitsYT/DjangoProduction Пошаговое руководство по настройке готового проекта Django на вашем компьютере. github.com
Если указанная выше кликабельная карточка не работает, воспользуйтесь..
Взгляд на Remix React Framework: полное руководство разработчика стека
Представляем новую веб-инфраструктуру, которая поможет вам создавать быстрее и чище
Remix — это веб-фреймворк с полным стеком, который фокусируется на пользовательском интерфейсе и опирается на основные веб-основы, чтобы обеспечить быстрый, удобный и надежный пользовательский интерфейс. Он включает в себя esbuild, React Router, рендеринг на стороне сервера, рабочий сервер и оптимизацию бэкенда.
С момента официального выпуска в октябре 2021 года Remix набрал обороты и стал широко..
