Публикации по теме 'mlops'
От экспериментов к производству: как MLOps помогает обеспечить высококачественное машинное обучение…
Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде может оказаться долгим и извилистым путем. Между этапом экспериментирования и производственной площадкой многое может пойти не так, и успешное развертывание зависит от сложного взаимодействия между данными, моделью машинного обучения и кодом. Методология MLOps — хороший способ упростить это взаимодействие. MLOps во многом заимствован у DevOps, но есть важные отличия.
Согласно Статье VentureBeat за 2019 год , 87%..
Два простых способа развернуть модель на AWS BEANSTALK
Вы развернете свою модель и приложение в AWS Beanstalk двумя самыми простыми способами.
Простые пошаговые объяснения станут вашим проводником в этом путешествии.
Тебе это понравится.
Эта статья является частью списка AWS-ML . Другие статьи цикла вы можете найти здесь .
СОДЕРЖАНИЕ
Пошаговая реализация PREFECT — Давайте организуем рабочие процессы.
С Prefect вы сможете организовать рабочие процессы MLOps за считанные минуты.
Вы увидите интеграцию Prefect с MLflow и AWS.
Легко следовать, пошаговые объяснения.
Тебе это понравится.
СОДЕРЖАНИЕ
Что такое МЛОпс?
Операции машинного обучения (MLOPs) — это набор основных действий по машинному обучению. Он направлен на создание процесса многократного использования конвейера (позже мы увидим, что такое конвейер машинного обучения) для изучения, создания, тестирования, развертывания, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения. Цель процесса MLOps не сильно отличается от DevOps, целью которого является автоматизация разработки, развертывания и мониторинга приложений.
Шаги в MLOps отличаются..
MLflow Made Easy: руководство для начинающих
MLflow Made Easy: руководство для начинающих
Упростите рабочий процесс машинного обучения с помощью MLflow: подробный обзор
Вы когда-нибудь чувствовали себя подавленными постоянными советами «отслеживать свои эксперименты»? Если да, то вы не одиноки.
Когда я только начинал, такие термины, как «эксперимент», «эксперимент» и «артефакты», казались сбивающими с толку. В этом блоге я раскрою тайну этих концепций с помощью практического подхода.
Мы начнем статью с кода, сначала..
MLflow в производстве в HelpShift
Deepak Ahire¹ and Shyam Shinde²
1. Software Engineer, Helpshift AI, Pune, India.
Email: [email protected]. ORCID: 0000-0002-9174-0797
2. Engineering Manager, Helpshift AI, Pune, India.
Введение
Существует множество блогов, в которых рассказывается о том, как подключиться или интегрировать MLflow в конвейеры машинного обучения. Но цель этого блога — поделиться нашим опытом обучения по внедрению MLflow как части нашего конвейера производственного машинного..
Думаете об ML в Snowpark? Вспомните Refract от Fosfor!
Почему Сноупарк?
Snowflake недавно представила Snowpark , среду разработки, которая позволяет разработчикам писать код на предпочитаемом ими языке и запускать этот код непосредственно в Snowflake. Теперь разработчики могут использовать API-интерфейсы Snowpark из своих приложений или даже лучше — создавать пользовательские функции или хранимые процедуры, которые полностью выполняются на сервере Snowflake. Как видите, это очень важно: данные остаются в Snowflake, а код отправляется туда...
