Публикации по теме 'deployment'
Превратите свой проект машинного обучения в веб-приложение
Ваши проекты в портфолио могут сделать или разрушить вашу возможность трудоустройства! Это более верно для начинающих специалистов по данным, поскольку наука о данных — это не просто теоретическая тарабарщина, а скорее смесь теории и практической реализации. Когда мы говорим о проекте Data Science, мы действительно имеем в виду блокнот Jupyter, загруженный на GitHub, или мы также хотим увидеть реализацию моделей с использованием приятного графического пользовательского интерфейса (GUI)?..
часть-2)( Dockerize и развертывание модели машинного обучения как REST API с использованием Flask
В первой части мы создали Flask API для нашей модели машинного обучения и разобрались с основами Docker и Virtual Machine.
В этой истории мы увидим, как докеризировать API и развернуть его.
давайте разберемся с некоторыми наиболее полезными и основными командами Docker
FROM : создаст базовый образ, созданный с помощью Docker Hub. COPY : скопирует файлы в образ Docker. EXPOSE : покажет номер порта, который мы хотим использовать. WORKDIR : определяет рабочий каталог..
Развертывание интерфейсного приложения с помощью AWS Amplify
AWS Amplify предлагает целый набор инструментов, которые могут облегчить вашу жизнь как разработчика. Один из таких инструментов находится в консоли Amplify. Он позволяет вам развертывать приложения и размещать их с помощью Amplify, что означает, что ваши пользователи могут получить доступ к результатам вашего труда, посетив URL-адрес, который он генерирует 🏋
В этом руководстве мы развернем интерфейсное веб-приложение в AWS Amplify. Вы спросите, почему только интерфейсное приложение,..
Оптимизация выбора экземпляра для снижения стоимости логического вывода машинного обучения
Руководство по эффективному развертыванию моделей машинного обучения в SageMaker
На днях я решил взглянуть на рабочую нагрузку производственных моделей компании, в которой работаю, и понял, что многие из них используют типы экземпляров, которые им не положены, например, экземпляр с оптимизированным объемом памяти для модель, которая использовала только 4% доступной памяти.
Я поговорил со своими коллегами и обнаружил, что многие из них выбирают один экземпляр и обнаруживают, что он не..
DevOps в разработке программного обеспечения: объединение разработки и эксплуатации
DevOps — это набор практик и культурных принципов, направленных на улучшение сотрудничества и коммуникации между командами разработки программного обеспечения (Dev) и ИТ-операциями (Ops). Такой подход способствует автоматизации и мониторингу на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения: от интеграции, тестирования, развертывания до управления инфраструктурой. Вот как DevOps влияет на различные этапы разработки программного обеспечения:
Непрерывная интеграция..
Самый быстрый способ развертывания моделей машинного обучения
С помощью библиотеки Streamlit
Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые могут улучшить работу без какого-либо вмешательства человека. Это ветвь искусственного интеллекта. Машинное обучение решает проблему реальной жизни. Конечным результатом проблемы машинного обучения является модель, которая используется для прогнозирования будущих результатов.
5 инструментов с открытым исходным кодом, которые помогут вам с легкостью создавать конвейеры машинного обучения
Все для производства
ML — это не только обучение классификатора K-средних на данных Iris в блокноте Jupyter . Возможно, вы захотите обучить огромное количество данных с помощью сложной модели ML. при наличии высокотехнологичной инфраструктуры . Теперь это невозможно сделать с помощью одного инструмента. Нам нужна их коллекция!
В связи с всплеском интереса к созданию готовых к производству сквозных конвейеров машинного обучения постоянно растет спрос на правильный набор..
