Публикации по теме 'mlops'
Как подготовить модели Scikit-Learn к производству
Предоставление моделей scikit-learn с помощью FastAPI и Docker
Введение
Специалисты по данным тратят огромные усилия на сбор бизнес-требований, выполнение исследовательского анализа данных, предварительную обработку данных, разработку функций, настройку гиперпараметров и оценку моделей только для того, чтобы их модели застряли в локальных средах ноутбуков. Чтобы раскрыть всю ценность обученных моделей, они должны быть доступны для последующих приложений. В этой статье мы рассмотрим..
Glass Silos: масштабирование инфраструктуры за счет расширения возможностей команд разработчиков
В Sage AI мы поставляем комплексные продукты AI/ML. Любой, кто боролся за обучение на GPU, может сказать вам, что операционная инфраструктура машинного обучения — непростая задача, и дорога в операционный ад вымощена специальными исключениями, которые лучше всего подходят для продукта данной команды и ограничений.
Команда облачных операций в Sage AI сталкивается с теми же компромиссами, что и операционные группы многих других компаний: в какой степени вы расширяете возможности команд..
Шаблон кода проекта машинного обучения
Шаблон кода для производства готового кода — Repo
Разработчик должен смотреть не только на построение модели. Основные проблемы возникают при создании полноценной экосистемы, в которую можно было бы вписать модель машинного обучения.
Я создал шаблон кода для жизненного цикла разработки приложений машинного обучения. Этот шаблон кода включает в себя структуру папок, а также некоторый шаблонный код, используемый для типичного проекта машинного обучения, который необходимо разработать и..
Совет Omdena для начинающих
Найти наставника
Они помогают другим сотрудникам двигаться вперед.
Присоединяйтесь к целевой группе
Присоединяйтесь к рабочей группе, в которой, как вы знаете, вы можете внести эффективный вклад и сможете эффективно работать.
Посмотрите детали канала задач
Об этом можно узнать в теме канала. Обычно он содержит описание того, о чем канал.
Ставьте достижимые цели
Посмотрите на цель рабочей группы и решите задачи, над которыми вы хотите работать с людьми или в одиночку...
Раскрытие потенциала немаркированных данных с помощью моделей Zero Shot и векторных баз данных
Получите ценную информацию из изображений без меток в машинном обучении: изучение наборов данных обнаружения объектов с метками и без них
Поиск и извлечение тысяч или даже миллионов изображений — сложная задача, особенно если данные не имеют явных меток. Традиционные методы поиска основаны на ключевых словах, тегах или других аннотациях для сопоставления запросов с соответствующими элементами. Но что, если данные не помечены ?
В этой статье мы рассмотрим некоторые передовые..
MLOps: Создание готовых к производству комплексных продуктов AI/ML
Наука о данных стала модным словом в технологической индустрии благодаря своему огромному потенциалу во многих областях. На начальном этапе науки о данных огромное внимание уделялось сложному моделированию ML/DL, статистике и т. д., при этом очень мало внимания уделялось операционной или производственной стороне вещей. Однако с течением времени границы между традиционной разработкой программного обеспечения и наукой о данных стираются, и в настоящее время с точки зрения бизнеса ожидается..
Проект MLOps — часть 4b: Мониторинг модели машинного обучения
Мы рассмотрели Evidently.AI и Seldon ALIBI Detect для мониторинга моделей в нашем предыдущем сообщении в блоге. Я пройду через управляемые сервисы в Google Cloud и AWS, чтобы выполнить задачу мониторинга модели.
Мне нравится подчеркивать важность частей MLOps, используя следующую фотографию из статьи, опубликованной Google:
Как видите, код машинного обучения и разработка модели — это лишь малая часть продукта, основанного на машинном обучении.
Модели машинного обучения лежат в..
Новые материалы
12 сайтов с искусственным интеллектом, которые поразят вас
Приготовьтесь поразить воображение
Сегодня существует несколько веб-сайтов, использующих искусственный интеллект (ИИ). От индивидуальных рекомендаций по новостям до более умных поисковых..
Скрытый технический долг в системах машинного обучения [NeurIPS 2015]
Что такое технический долг?
Технический долг — это метафора, введенная Уордом Каннингемом в 1992 году, чтобы объяснить долгосрочные затраты, связанные с быстрым продвижением в разработке..
Алгоритм быстрой сортировки в Python
Всем привет, добро пожаловать на programminginpython.com . Здесь я покажу вам, как реализовать алгоритм быстрой сортировки в Python. В предыдущих статьях я рассмотрел Сортировку вставкой ,..
Как использовать манипулирование объектами в JavaScript
Объекты являются важным строительным блоком JavaScript. Они позволяют группировать свойства и методы вместе.
Объект представляет собой набор свойств. Свойства идентифицируются с..
Разработка игр с помощью Godot Engine: мощный инструмент с открытым исходным кодом
Разработка игр — творческий и сложный процесс, требующий множества навыков и инструментов. Одним из наиболее важных инструментов является игровой движок, который представляет собой программную..
От XML к аннотациям: переход к современной конфигурации Spring
Введение
Фреймворк Spring претерпел значительную эволюцию с момента своего создания. Одним из заметных изменений стал переход от конфигураций на основе XML к конфигурациям, управляемым..
Я люблю Руби!
Я люблю Руби! Мне это нравится по той же причине, по которой мне нравится программировать на Python. Он настолько интуитивно понятен, а встроенные методы упрощают решение проблем. Если вы..