Непрерывно улучшайте свои модели, добавляя возможности участия человека в цикле с помощью Amazon SageMaker Augmented AI и Pipelines. С начала 2021 года, когда HuggingFace стала партнером Amazon, а библиотеки HuggingFace стали изначально поддерживаться на платформе AWS SageMaker, тонкая настройка и развертывание языковых моделей в облаке еще никогда не были такими простыми. С помощью всего нескольких строк кода специалисты по данным и инженеры машинного обучения могут точно настроить..

Изучая машинное обучение, вы чаще всего получаете советы по созданию сквозных проектов или, по крайней мере, развертыванию моделей для демонстрации. Теперь, когда размер модели для обычных моделей ML меньше, их проще развернуть на платформах (например, Heroku ) с бесплатными подписками. Напротив, модели глубокого обучения довольно велики, и поэтому их сложно развернуть. Другая проблема, с которой мы можем столкнуться, — это разработка веб-приложения с интерфейсом (например, HTML,..