Публикации по теме 'mlops'
Как спланировать развертывание LLM
Область LLM (языковая модель) в последнее время приобрела значительную известность. В моем предыдущем посте я представил руководство по созданию базового чат-бота вопросов и ответов, адаптированного к конкретным предметным областям. Тем не менее, когда дело доходит до развертывания такого приложения LLM в производственной среде, тщательного рассмотрения требуют многочисленные факторы. В этой статье я стремлюсь представить схему планирования развертывания приложения LLM. Хотя важно..
Эффективное использование Comet в стартапе
Обзор
Компании всех размеров, от глобальных гигантов, таких как Netflix и Amazon , до одной крошечной розничной точки, работают над расширением и повышением производительности. Один из способов – включить в операции ИИ и машинное обучение .
Искусственный интеллект берет на себя господство благодаря своему повсеместному присутствию в каждой отрасли и бизнес-направлении. ИИ позволяет предпринимателям более эффективно масштабировать свои бизнес-модели и продукты.
Рассмотрите..
Получение сертификата Google Professional Machine Learning Engineer и обучение
Введение
Работая в сфере науки о данных с 2016 года, я решил улучшить свои навыки в области облачных вычислений и машинного обучения в облаке. В настоящее время для специалиста по данным становится обязательным свободно работать с облачной платформой и переходить с локальной среды на облачную с минимальными усилиями. Я решил выбрать Профессиональный инженер по машинному обучению . Зная, что у Google есть большая экосистема инструментов машинного обучения, таких как Tensorflow,..
Плывите по течению. Кубэ, Эйр или МЛ?
TL;DR:
Kubeflow специализируется на рабочих процессах машинного обучения на основе Kubernetes с собственной интеграцией. Airflow предлагает универсальное универсальное управление рабочими процессами на разных платформах. MLflow управляет жизненным циклом машинного обучения независимо от платформы. Каждый инструмент предназначен для решения определенных задач в рамках экосистемы машинного обучения.
Недавно мне пришлось много думать об оркестровке, и я быстро понял, что не полностью..
Создайте и разверните API классификации изображений с помощью NodeJS, Express и Tensorflow.js MobileNet
Сегодня мы собираемся создать RESTFUL API, который принимает изображение и делает прогнозы с использованием предварительно обученной модели TensorFlow M obileNet .
В TensorFlow.js есть множество предварительно обученных моделей , которые можно использовать в проектах из коробки . Это избавляет разработчиков от необходимости обучать модель с нуля. Здесь мы собираемся изучить предварительно обученную архитектуру MobileNet .
Разработка
Если вы еще не установили NodeJs на свой..
Комплексный обзор «Введения в MLOps» О’Рейли
Мир машинного обучения быстро развивается, и интеграция моделей машинного обучения в производственные системы уже не роскошь, а необходимость. Откройте для себя MLOps — практику, сочетающую машинное обучение с принципами DevOps для оптимизации разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения. В этой статье мы познакомим вас с книгой О’Рейли «Введение в MLOps», глава за главой, раскрывая тонкости применения машинного обучения в реальных сценариях.
Глава 1: Почему сейчас..
Оценка модели в автономном режиме
▮ Оценка вашей модели
Как узнать, хороша ли ваша модель машинного обучения?
Отсутствие четкого понимания того, как оценивать вашу модель, может не сразу означать, что ваш проект машинного обучения потерпит неудачу, но делает практически невозможным поиск наилучшего решения для ваших нужд, а тем более убедить вашего клиента.
В идеале методы оценки как для этапа разработки, так и для этапа производства должны быть одинаковыми. Однако это маловероятно, потому что у вас есть данные..
