Публикации по теме mlops

Публикации по теме 'mlops'

Настройка среды разработки с помощью minikube

В этом руководстве мы рассмотрим шаги по настройке локальной среды разработки для запуска minikube. Мы будем широко использовать minikube для развертывания и обслуживания наших моделей машинного обучения. Давайте начнем! Шаг 1. Установите миникуб Для пользователей Mac; используйте brew для установки minikube brew install minikube Для Windows: я настоятельно рекомендую winget , комплексный диспетчер пакетов Windows winget install minikube Для пользователей Linux: а...

Создание комплексного решения MLOps с помощью vetiver для R и Python — Часть 2

Конвейер развертывания. Это вторая статья в серии о построении решения MLOps с помощью vetiver R (и пакета Python). Прежде чем приступить к этой статье, рекомендуется прочитать первую часть. Введение

Эксперименты с SageMaker

Организация и отслеживание обучения и экспериментов по машинному обучению MLOPs — это растущая и важная область в области машинного обучения. Я работаю в Data Science и Medium уже несколько лет и никогда не видел такого взрыва инструментов в этой области, от MLFlow до SageMaker Pipelines . Ключевой частью MLOps являются эксперименты. Часто в реальном мире специалисты по данным будут иметь множество моделей, обучающих наборов, различных комбинаций гиперпараметров среди множества..

С чего начать работу с MLOps в 2022 году?

У машинного обучения есть момент. Технология используется практически во всех отраслях, от здравоохранения до финансов и розничной торговли. Это также одна из самых захватывающих новых областей для профессионалов, стремящихся к следующему шагу в карьере. Но вместе со всем этим волнением приходит некоторое замешательство. Что такое МЛОпс? Что вам нужно сделать как организации, чтобы принять его? Какой человек должен заниматься этой работой? В этой статье мы…

Мониторинг модели с использованием Tensor Flow Data Validation в TFX

Как мы все знаем, модели машинного обучения увеличиваются в основе продуктов или функций продуктов. В результате команды по анализу данных теперь несут ответственность за то, чтобы их модели работали так, как ожидалось, в течение значительного периода времени, в течение которого продукт. Производительность модели необходимо отслеживать в режиме реального времени, чтобы обнаруживать любые проблемы с производительностью, которые повлияют на работу конечного пользователя. Необходимо..

Обеспечение успеха ИИ в здравоохранении: жизненно важная роль мониторинга ОД

Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в здравоохранении, добившись значительных успехов в диагностике заболеваний, прогнозировании результатов лечения пациентов, а также в общем уходе за пациентами и их безопасности. Согласно отчету Future Health Index 2023 от Philips, 83% руководителей здравоохранения планируют инвестировать в ИИ в ближайшие три года по сравнению с 74% в 2021 году. Как вы можете видеть на графике ниже, инвестиции в ИИ продолжаются для оптимизации..

MLRun — Среда оркестровки MLOps с открытым исходным кодом

Давайте узнаем силу MLRun Введение MLRun позволяет проектировать производственные конвейеры с использованием модульного подхода, при котором многие компоненты работают вместе, создавая непрерывный, автоматизированный и гораздо более простой путь от исследований и разработок к масштабируемым производственным конвейерам без изменения кода, добавления связующей логики или выделения много времени на разработку данных и машинного обучения. Благодаря технологии бессерверных функций..