Публикации по теме 'aws'
Создайте инструмент искусственного интеллекта на базе ChatGPT с помощью AWS Sagemaker
Представьте, если бы вы могли получить краткий обзор видео, просмотреть его, чтобы определить, стоит ли его смотреть, извлечь пошаговые инструкции, чтобы вы могли легко следовать им, и в конце создать тест, чтобы проверить свое понимание. Разве это не было бы здорово? В этом уроке мы построим именно это! Спасибо Виктория Семаан
Обзор решения
Этот урок состоит из 4 частей:
Часть 1. Настройка: SageMaker Studio Lab и ключи API OpenAI Часть 2 — Получение стенограммы видео YouTube..
Amazon Kendra: поиск корпоративного уровня с машинным обучением | РТ Лабс
Наличие большого хранилища данных является огромным плюсом. Однако именно искусство превращения данных в информацию имеет значение для эффективного бизнеса. Основным препятствием на пути к достижению этого является огромное количество данных, которые вы должны пройти. Даже использование функции поиска по неструктурированным данным может привести к неоднозначным результатам, из-за чего данные, которые у вас есть, будут казаться потерянными. Именно здесь на помощь приходит Amazon..
Мы перешли с AWS Lambda на ECS, но надеемся со временем вернуться
Ловушки лямбды, которые заставили нас отказаться
Примечание автора. Мнения, выраженные в этом сообщении, являются моими собственными и не обязательно мнениями моего работодателя.
Это история о том, как мы перешли с Lambda на ECS из-за 2% ошибок и ограниченного контроля параллелизма. И о том, как в последнее время AWS исправила свои проблемы с частотой ошибок и как усовершенствования элементов управления параллелизмом могут вернуть нас к Lambda.
Когда я впервые начал работать в..
10 проектов глубокого обучения на базе Apache MXNet
Apache MXNet - это библиотека с открытым исходным кодом, помогающая разработчикам создавать, обучать и запускать модели глубокого обучения. В предыдущих статьях я познакомил вас с его API и его основными функциями.
В этой статье я остановлюсь на 10 проектах с открытым исходным кодом, применяющих MXNet в различных сценариях использования:
Развертывание с использованием контейнеров Docker или лямбда-функций, Распознавание и обнаружение лиц, Обнаружение и классификация объектов,..
Стратегия MLOps для продвижения приложений машинного обучения
DevOps преобразовал процесс разработки программного обеспечения в соответствии с практикой Agile. Использование подходов DevOps в ML как MLOps — хорошая стратегия с передовыми приложениями машинного обучения.
В этой статье мы исследуем важность данных как отличительного признака машинного обучения и то, как подход DevOps может принести пользу проектам машинного обучения.
Начнем с вопроса: могут ли методы DevOps помочь улучшить машинное обучение?
DevOps против MLOps
Возможно, вы..
Создавайте и развертывайте конвейеры машинного обучения с помощью Pycaret, Docker, Kubernetes и AWS ECS и Fargate
В этой статье мы собираемся построить модель машинного обучения для прогнозирования стоимости страхования, контейнеризируем ее с помощью Docker и будем использовать в качестве веб-приложения Flask с помощью AWS Fargate.
ПРИМЕЧАНИЕ . Я использовал машину AWS EC2 под управлением Linux-2. Моя машина с Windows медленно создавала изображения.
Если вы собираетесь использовать экземпляр AWS EC2, ознакомьтесь с этими документами.
Подключитесь к AWS EC2 с помощью PUTTY..
Создание пользовательских моделей машинного обучения на AWS SageMaker
Недавно я влюбился в SageMaker. Просто потому, что это так удобно! Мне очень нравится их подход, скрывающий от клиентов все инфраструктурные потребности и позволяющий им сосредоточиться на более важных аспектах машинного обучения в своих решениях. Несколько щелчков мышью и ввод текста здесь и там, вуаля, у вас есть готовая к производству модель, готовая принимать тысячи (если не миллионы) запросов в день. Если вам нужно хорошее представление о SageMaker, посмотрите следующее видео от..
