Публикации по теме 'mlops'
7 Уроки из технического описания AWS/Sequoia «MLOps: новые тенденции в данных, коде и…
Я наткнулся на технический документ MLOps: Emerging Trends in Data, Code, and Infrastructure (от AWS/Sequoia) несколько недель назад, и когда я прочитал его, я подумал: Хорошо, это имеет смысл .
Это нашло отклик у меня и во многих местах хорошо описывало то, о чем я думал в течение некоторого времени. Это также во многом соответствует тому, как мы думаем о создании и использовании инструментов машинного обучения в Neptune.
Я решил поделиться с вами самыми важными знаниями. Мне..
Будущее развития машинного обучения: почему автоматизация CI/CD так важна
Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD) стали важнейшими частями процесса разработки программного обеспечения, и их влияние на разработку машинного обучения (ML) огромно. По мере того как модели машинного обучения становятся все более сложными, возрастают проблемы обеспечения их качества и согласованности в различных средах. Автоматизация CI/CD помогает решить эти проблемы и упрощает эффективную доставку высококачественных программных приложений.
Подготовка данных,..
Управление моделями машинного обучения и обеспечение воспроизводимости экспериментов по машинному обучению могут…
Со временем управление моделями машинного обучения и обеспечение воспроизводимости экспериментов по машинному обучению может стать непосильной задачей. Как описано в предыдущей статье , ML Aide — это инструмент, который позволяет специалистам по данным и инженерам отслеживать все данные, параметры и показатели экспериментов по машинному обучению.
В этом сообщении блога мы обучим простую регрессионную модель на наборе данных о жилье в США . Но прежде чем мы начнем, давайте посмотрим,..
Лучшие практики MLOps для приложений машинного обучения: пример KidFriendlySocial
ВВЕДЕНИЕ
С ростом использования социальных сетей среди молодого поколения (в данном случае Twitter) важно убедиться, что контент, с которым они сталкиваются, является подходящим и свободным от вредных выражений, которые могут негативно повлиять на их развитие.
В качестве возможного решения проблемы я разработал простое веб-приложение под названием KidFriendlySocial , которое решает эту проблему, используя прогностическую модель и генеративную модель . создан с использованием..
Ожидайте неожиданного — Обнаружение дрейфа данных после развертывания модели
Лучше не ждать, пока другие скажут вам, что ваша модель машинного обучения работает неправильно.
Нам всем нравится момент, когда мы развертываем наши модели и наконец видим, что они приносят реальную пользу, не так ли? К сожалению, нельзя терять время после развертывания. Поскольку машинное обучение опирается на шаблоны из прошлого, чтобы обобщить их на будущее, любое базовое структурное изменение данных может привести к катастрофе.
Будьте уверены, что мир будет продолжать меняться...
Путь к производству моделей машинного обучения
Давайте начнем с рабочего процесса машинного обучения, чтобы показать, как автоматизированные конвейеры вписываются в этот процесс. Автоматизированные конвейеры фактически охватывают все этапы рабочего процесса, включая прием и анализ, подготовку и преобразование, обучение и настройку и, наконец, развертывание и управление.
MLOps основывается на методах DevOps, которые охватывают людей, процессы и технологии. MLOps также включает рекомендации и практики, уникальные для рабочего..
Создайте своего собственного помощника по анализу данных с помощью ChatGPT
Модели больших языков (LLM) в настоящее время занимают центральное место в сфере искусственного интеллекта. Универсальность, которую они предлагают при разработке приложений, не имеет себе равных.
Один интригующий вариант использования? Создание личного помощника для анализа данных. В этом руководстве мы рассмотрим, как создать приложение, которое позволит вам загрузить CSV-файл и узнать о его содержимом, используя повседневный язык. Давайте погрузимся!
Начало работы с..
