Публикации по теме 'mlops'
Управление версиями данных для машинного обучения в Airflow
от Мак Макой
В недавней публикации мы рассказали, почему выбрали Apache Airflow для организации конвейеров машинного обучения в Chick-fil-A. В этом посте мы углубимся в то, как мы улучшили Airflow для поддержки управления версиями данных для машинного обучения.
Воздушный поток в его ядре
По своей сути Airflow — это инструмент оркестровки рабочего процесса, и в этом он прекрасен. Существуют сотни интеграций с открытым исходным кодом, которые упрощают создание рабочего процесса..
Дорожная карта машинного обучения/науки о данных
Вы устали просеивать море ресурсов машинного обучения, чувствуя себя потерянным и сбитым с толку? Ты не один! С таким количеством книг, курсов, блогов и учебных пособий легко растеряться и разочароваться.
Как человек, который сам прошел через процесс обучения, я понимаю, насколько это может быть неприятно. Вот почему я создал всеобъемлющую дорожную карту, которая поможет вам уверенно ориентироваться в сложном мире машинного обучения.
Моя дорожная карта охватывает все, что вам нужно..
Обзор исследований по сокращению нейронных сетей 2020
Последние достижения и идеи в области сжатия моделей нейронных сетей с помощью Pruning
Обрезка нейронной сети (NN) - это задача уменьшения размера нейронной сети путем удаления некоторых ее параметров / весов.
Сокращение часто выполняется с целью уменьшения пропускной способности памяти, вычислений и энергии, необходимых для обучения и развертывания моделей NN, которые известны своим большим размером модели, вычислительными затратами и потреблением энергии.
В частности, при..
Пользовательская среда для обучения и выводов LLM в Azure ML
В последнем блоге мы представили тонкую настройку OSS LLM на Azure ML. Одной из важнейших задач была настройка среды для тонкой настройки. В этом блоге мы специально сосредоточимся на нем, подробно раскроем его и узнаем, как Azure ML делает его эффективным, гибким и простым для нас, чтобы использовать его образы перед сборкой для оптимального и легкого обучения.
Во время настройки конвейера обучения мы управляли средой выполнения, используя настройку AML conda и PIP env через среду..
Начните лучше управлять жизненным циклом ваших моделей
Обзор MLOps с MLflow и Delta Lake на Databricks
Привет, красивые люди! Последние несколько месяцев я работал с моими коллегами над проектом по науке о данных для публикации, в которой нам приходилось постоянно обновлять наши наборы данных для обучения, функции и модели машинного обучения. Но на момент написания этой статьи не было внутренней политики в отношении жизненного цикла моделей, что привело к нашему коллективному краху. Нет, я драматичен, но время и задачи управлялись..
Как я развернул свою первую модель машинного обучения
Практические уроки
Как я развернул свою первую модель машинного обучения
Процессы и инструменты, которые я использовал для создания своей первой коммерческой модели машинного обучения
1. Введение
Одним из слов, которые мы чаще всего слышим в машинном обучении, является термин развертывание. Развертывание модели машинного обучения — это не что иное, как процесс, в котором мы делаем модель машинного обучения доступной для других людей, и именно на этом этапе мы видим, как..
Машинное обучение в производстве
#MLiP-0 Всем привет!
Меня зовут Сурабх, я работаю в MLOps и инфраструктуре. По сути, я создаю конвейеры CI/CD и развертываю модели машинного обучения (в основном на основе машинного зрения) в производстве. Целями являются масштабируемость, высокая доступность, отказоустойчивость, почти нулевое время простоя и, конечно же, низкая задержка. Мне требуется довольно много времени, чтобы решить проблемы, с которыми я сталкиваюсь в повседневной работе. Одна из причин этого в том, что я..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..