Публикации по теме mlops

Публикации по теме 'mlops'

[Примечания] Введение в машинное обучение в производстве, неделя 3

Мои заметки из Специализации MLOps на Coursera Курс 1. Введение в машинное обучение в производстве , руководитель Эндрю Нг ( DeepLearning.AI ) Примечания первой недели, обзор жизненного цикла и развертывания машинного обучения Примечания ко второй неделе, выбор и обучение модели Примечания к неделе 3, определение данных и исходный уровень Оглавление Определить данные и установить исходный уровень

Приведение приложений машинного обучения к успеху

3 бережливых проверки, чтобы убедиться, что вы на правильном пути Что делает приложения ИИ особенными Одним из основных отличий ИИ от общих разработок является необходимый объем оценки. В обычных приложениях, зная, что и как делать, подтверждая необходимость и сохраняя простоту, вы почти в безопасности. Но в приложениях с искусственным интеллектом вы можете иметь лучшие исследования, лучших разработчиков и элитную команду разработчиков и все равно сталкиваться с неудачами...

Добавьте облачное ведение журналов к заданиям пакетного прогнозирования Vertex AI

Простой способ обойти ограниченные возможности отладки и ведения журнала. Задания Vertex AI Batch Prediction не регистрируют ошибки в журнале Cloud Logging. В основном это связано с выполнением пакетного задания в проекте, управляемом Google. Это может быть большой проблемой, если что-то работает не так, как ожидалось. Без регистрации мы работаем почти вслепую. Пакетные прогнозы в производстве так же важны, как и любые другие прогнозы в производстве. Нам нужно иметь возможность..

Представляем VESSL Run: унифицированный интерфейс YAML для запуска любых моделей ИИ

VESSL Run делает точную настройку и масштабирование новейших моделей с открытым исходным кодом проще, чем когда-либо. Сегодня мы выпускаем VESSL Run , самый простой способ обучения, тонкой настройки и масштабирования моделей AI/ML с открытым исходным кодом. VESSL Run упрощает сложные вычислительные серверные части и детали системы, необходимые для запуска готовых моделей в унифицированном интерфейсе YAML. Это означает, что разработчики могут начать обучение, не увязая в специфических..

Вещи, которые нужно знать перед началом работы с MLOps

Создание модели машинного обучения похоже на создание алгоритма, который может выполнять такие задачи, как классификация и регрессия. Но когда дело доходит до производства, эта модель машинного обучения становится просто блоком. Очевидно, что этот блок полезен во всей архитектуре, но сам по себе он является просто алгоритмом принятия решений. Чтобы сделать эту модель высокопроизводительной, нам необходимо спланировать множество вещей или создать больше блоков в окружении, которые могут..

Прикладное машинное обучение от начала до конца — Шаг 1

Первый шаг к путешествию очень важен. Это начало пути к открытию и обучению. Первый шаг моего пути сквозного машинного обучения был интересным. Это была не первая моя попытка. Я прошел Курс Эндрю Нг по глубокому обучению на Coursera и прочитал несколько книг. Важность этого путешествия заключалась в том, что к его концу я намеревался иметь полностью готовую к развертыванию модель. Надеюсь, что это ворота для меня, чтобы войти в мир MLOps в качестве инженера DevOps. Создание..

Что такое МЛОпс?

DevOps сочетается с данными и машинным обучением Вам когда-нибудь нравилось что-то в Instagram, а затем почти сразу же появлялся соответствующий контент в вашей ленте? Или искать что-то в Google, а через несколько секунд получать спам с рекламой именно этой вещи? Это симптомы все более автоматизированного мира. За кулисами они являются результатом самых современных конвейеров MLOps. Мы рассмотрим MLOps и то, что нужно для эффективного развертывания моделей машинного обучения. Мы..