Публикации по теме 'gcp'
Опыт использования Google Auto ML — Cloud NLP
Я всегда хотел попробовать функции Auto ML, предлагаемые Google на Google Cloud Platform (GCP), и мне посчастливилось попробовать.
В домене электронной коммерции отзывы о продукте играют жизненно важную роль в определении его успеха. Обзор может быть о качестве продукта, доставке, цене продукта и так далее. Необходимо разделить текст обзора на соответствующую категорию, чтобы получить более полное представление о бизнесе.
Задача состояла в том, чтобы классифицировать фрагмент текста..
Использование Terraform для развертывания пользовательских проверок времени безотказной работы на GCP
В случае услуг, ориентированных на клиента, проверка доступности ресурса/услуги имеет жизненно важное значение для обеспечения максимально удобного взаимодействия с клиентом. В GCP стандартным способом для этого является проверка времени безотказной работы .
Начиная с октября 2022 года GCP повысила цены на свои проверки работоспособности, и с необходимой частотой для обеспечения высокой доступности они стали очень дорогими. В итоге у вас остается четыре варианта:
Планируйте..
MLOps с конвейерами Kubeflow (часть 1)
Ускорение операций машинного обучения с помощью конвейеров Kubeflow
Нажмите здесь , чтобы перейти к разделу Введение в пайплайны Kubeflow
MLOps , сокращение от Machine Learning Operations, представляет собой набор практик и методов, направленных на оптимизацию развертывания, управления и мониторинга моделей машинного обучения в рабочей среде. Обычно это достигается коллективными усилиями различных заинтересованных сторон, таких как специалисты по данным, инженеры по..
Развертывание бессерверного MLFlow на Google Cloud Platform с помощью Cloud Run
В GetInData мы создаем эластичные платформы MLOps в соответствии с потребностями наших клиентов. Одной из ключевых функций платформы MLOps является возможность отслеживать эксперименты и управлять обученными моделями в виде репозитория моделей. Наша гибкая платформа позволяет нашим клиентам выбирать лучшие в своем классе технологии для обеспечения этих функций, независимо от того, являются ли они открытым исходным кодом или коммерческими. MLFlow — один из инструментов с открытым..
Руководство по использованию OAuth 2.0 для доступа к API Google
Аутентификация с помощью API Google может позволить вашему веб-приложению получать доступ к сервисам от имени ваших пользователей. В этой статье я покажу, как настроить приложение для аутентификации с помощью API Google с использованием OAuth 2.0; Многие показанные примеры будут относиться к настройке интеграции между Infisical и Google, но вы сможете адаптировать их к своему собственному сценарию использования.
На высоком уровне нам нужно будет настроить приложение OAuth в Google..
Бессерверный Redis в облачных функциях Google
Google Cloud Functions - вторая по популярности платформа для бессерверного исполнения. Подобно AWS Lambda, он не имеет состояния, а именно вам необходимо получить доступ к внешним ресурсам для чтения или записи состояния ваших приложений. В этом посте мы представим Redis как базу данных для ваших функций Google Cloud.
В этом руководстве показано, как создать бессерверный API с Redis в облачных функциях Google. API просто подсчитает просмотры страниц и отобразит их в формате JSON...
Развертывание модели с использованием Flask: серия AI End-to-End (часть — 4)
Авторы Хирен Рупчандани , Абхинав Джангир и Ашиш Лепча
Теперь, когда наша модель готова к развертыванию, в этой статье будет рассказано, как мы можем локально развернуть ее с помощью flask . Прежде чем продолжить, давайте вспомним основы развертывания.
Развертывание определяется как процесс, посредством которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую производственную среду для принятия эффективных бизнес-решений на основе данных. Это один из..
