Эта задача показывает «Как вы можете автоматизировать свои проекты ML/DL». Сведения о задаче :- интеграция #ML-DevOps Для кода, используемого в этой задаче, используйте эту ссылку GitHub: - https://github.com/apt-x4869/MLOPsT3.git 1. Создайте образ контейнера с Python3 и Keras или numpy, установленными с помощью файла dockerfile. Когда мы запускаем этот образ, он должен автоматически запускать обучение модели в контейнере. * Создайте цепочку заданий job1, job2, job3, job4 и..

Этот пост является продолжением двух моих предыдущих постов: В one я рассказал, как работает Docker на высоком уровне. Если вы никогда раньше не использовали Docker, я рекомендую сначала прочитать этот обзор. Я предполагаю, что вы знакомы с экосистемой Docker в этом посте. Во втором я создал базовое приложение React с нуля с помощью Webpack. В этом посте я собираюсь использовать это базовое приложение React, чтобы создать образ Docker и запустить из него контейнер. Контейнер..

Введение В 2020 году были предсказаны и продолжаются тенденции в области ИИ/МО, такие как AutoML, MLOps, этика ИИ, которые призваны демократизировать ИИ/МО в отраслях. AutoML может автоматизировать развертывание и оптимизацию модели ML в качестве оркестровки в жизненном цикле AI/ML с помощью MLOps. Это отражает один из аспектов ИТ, который абстрагирует определенную область в бессознательный слой системы, и людям больше не нужно заботиться об этом нижнем слое, как только он встроен в..

Создание сетей глубокого обучения - это вещь, а их развертывание в производственной среде - совершенно другая парадигма. Разработчики целыми днями ломают голову над развертыванием модели и исправлением всех зависимостей. Мы рассмотрим постановку задачи построения детектора объектов с использованием фреймворка обнаружения объектов YOLO и его развертывания в качестве контейнера докеров. В следующих абзацах объясняются проблемы, с которыми обычно сталкиваются разработчики при создании и..