Краткое содержание Термин MLOps - для всех, кто занимается искусственным интеллектом, - это волшебное слово, решающее их все. Он сочетает в себе все задачи, относящиеся к машинному обучению, от управления, обработки и визуализации данных, проведения и отслеживания экспериментов до внедрения создаваемых моделей в производство, в идеале в масштабе, согласованно и безопасно. Он определяет процесс внедрения операций машинного обучения для создания приложений и сервисов на основе..

Часть 2 - Развертывание и обслуживание модели Компании практически во всех отраслях используют технологию машинного обучения (ML). Компании обращаются к платформам инфраструктуры машинного обучения, чтобы помочь им наилучшим образом использовать искусственный интеллект (ИИ). Понимание различных платформ и предложений может оказаться сложной задачей. Пространство инфраструктуры машинного обучения переполнено, запутано и сложно . Существует ряд платформ и инструментов, каждая из..

Постановка задачи : 1. Создайте образ контейнера с Python3 и Keras или numpy, установленными с помощью файла dockerfile. 2. Когда мы запускаем этот образ, он должен автоматически запускать обучение модели в контейнере. 3. Создайте цепочку заданий job1, job2, job3, job4 и job5, используя подключаемый модуль конвейера сборки в Jenkins. 4. Job1: автоматическое получение репозитория Github, когда некоторые разработчики отправляют репозиторий на Github. 5. Job2: просмотрев код или..

Постановка задачи: нам нужно создать проект машинного обучения и автоматизировать его с помощью DevOps. Экземпляр докера запустит мой мл-код, который будет загружен с github. Мы будем обучать модель машинного обучения в экземпляре докера, после обучения мы проверяем точность модели и уведомляем разработчика по электронной почте. Если точность модели меньше 80%, нам нужно настроить наш код и переобучить модель. Все задачи должны контролироваться. Для достижения этой настройки мы..

Мониторинг моделей машинного обучения Практическое руководство по количественной оценке дрейфа концепций для моделей машинного обучения Модели машинного обучения все чаще лежат в основе продуктов или характеристик продуктов. В результате команды по анализу данных теперь несут ответственность за то, чтобы их модели работали должным образом в течение 3+ лет жизни продукта. Производительность модели необходимо отслеживать в режиме реального времени, чтобы обнаруживать любые проблемы с..