Публикации по теме 'mlops'


MLOps против DevOps против ModelOps
Это век автоматизации, и не только в производстве. В настоящее время системы всех видов автоматизируются, чтобы уменьшить человеческий фактор и повысить эффективность. Такие системы, как DevOps, ModelOps и MLOps, управляются данными. Так в чем же между ними разница? Прежде чем сравнивать MLOps, DevOps и ModelOps, важно сначала понять, что такое MLOps, DevOps и ModelOps, как они работают и какие преимущества они предоставляют. В этой статье мы рассмотрим их жизненные циклы,..
Что такое МЛОПС?
Что такое МЛОПС? Кратко о MLOPS Как и любой проект по разработке программного обеспечения, проект машинного обучения также требует надлежащего систематического подхода для получения лучших результатов и автоматизации процесса. MLOPS вдохновлен философией DEVOPS. С увеличением объема данных в последние годы компании начали внедрять подход машинного обучения для развития и устойчивости своего бизнеса. Спрос на системный подход в процессе машинного обучения создается, поэтому..
Развертывание частной управляемой конечной точки Azure с настраиваемой средой
Azure выпустила новую версию библиотеки машинного обучения, которая полностью отличается от предыдущей версии SDK. В этом выпуске управляемая конечная точка вышла из общедоступной предварительной версии в полную версию, и я очень рад поделиться этим руководством о том, как развернуть модель машинного обучения в качестве веб-службы с использованием управляемой конечной точки и пользовательской среды Docker. Но сначала позвольте мне объяснить, почему управляемая конечная точка — это..
Представляем обновленный ZenML 0.5.x
Последние несколько месяцев мы усердно работали над завершением выпуска 0.5.0, и мы очень рады, наконец, поделиться с вами некоторыми подробностями об этой совершенно новой версии ZenML! Мы рассмотрим основные новые функции в этом сообщении блога, но если вы ищете подробный список, обязательно ознакомьтесь с нашими примечаниями к выпуску . Полностью переработанный API Если вы знакомы с предыдущими версиями ZenML, вас ждет огромный сюрприз. Больше никаких утомительных подклассов для..
Ключевые процессы MLOps (часть 3): автоматизированный рабочий процесс машинного обучения
В этой статье мы описываем блок D, посвященный автоматизированному рабочему процессу машинного обучения. Всю схему, описывающую ключевые процессы MLOps, вы найдете здесь . Основные части схемы представляют собой горизонтальные блоки, внутри которых описаны процедурные аспекты MLOps (им присвоены буквы A, B, C, D). Каждый из них предназначен для решения конкретных задач в рамках обеспечения бесперебойной работы ML-сервисов компании. С самого начала хотелось бы отметить, что в этой..
Уроки развертывания глубокого обучения в производстве
Делитесь уроками, чтобы не усвоить их на собственном горьком опыте Когда я устроился на свою первую работу после окончания колледжа, я думал, что достаточно много знаю о машинном обучении. Я прошел две стажировки в Pinterest и Khan Academy по созданию систем машинного обучения. Последний год в Беркли я провел, занимаясь исследованиями в области глубокого обучения для компьютерного зрения и работая над Caffe, одной из первых популярных библиотек глубокого обучения. После выпуска я..
Развертывание и мониторинг приложения машинного обучения с помощью Flask и WhyLabs
Улучшение наблюдаемости вашей системы искусственного интеллекта Одна из лучших вех на пути каждого создателя ИИ — это день, когда модель готова пройти обучение и быть развернутой в рабочей среде. Согласно недавнему опросу, проведенному Algorithmia , большинство организаций уже имеют более 25 моделей в производстве. Это подчеркивает, что предприятия все чаще полагаются на машинное обучение для повышения производительности за пределами лаборатории. Однако фаза после развертывания..