Публикации по теме 'mlops-platform'


Причины, по которым организациям нужны MLOps
В индустрии разработки программного обеспечения DevOps (операции разработки) продемонстрировали большой потенциал и надежность для управления и масштабирования операций во время разработки любого приложения. Когда дело доходит до приложений машинного обучения, бизнес должен принять жизненный цикл машинного обучения, как он следует в DevOps. Такая разработка моделей машинного обучения не только помогает масштабировать приложения ML, но и позволяет нам использовать приложения ML в режиме..
MLOps: создание надежной платформы данных
Инженерия данных / MLOps MLOps: создание надежной платформы данных Спойлер: MLOps для платформ машинного обучения - это то же самое, что DevOps для большинства технологических продуктов. Если вы думаете, что это означает, что MLOps автоматизирует ваши развертывания, эта статья для вас. Что такое DevOps и чем он намного больше, чем автоматическое развертывание? Вы знаете, что придуманный вами термин стал популярным, когда люди регулярно используют его в разговорах и редко..
Как CI/CD/CT работает в MLOps?
Непрерывная интеграция (CI) Непрерывная интеграция (CI) — это практика разработки программного обеспечения, при которой разработчики регулярно объединяют свои изменения кода в центральный репозиторий, а для создания, тестирования и проверки изменений кода используются автоматизированные инструменты. В контексте MLOPS (операций машинного обучения) CI можно использовать для автоматизации процесса создания, тестирования и развертывания моделей машинного обучения. Вот несколько способов..
Подборка инструментов для проектов машинного обучения и автоматизированного облачного развертывания.
1. Deepkit Deepkit — это платформа с открытым исходным кодом и кроссплатформенное настольное приложение для выполнения, отслеживания и отладки современных экспериментов по машинному обучению. Благодаря встроенному инструменту управления сервером, позволяющему проводить эксперименты на любом сервере Linux простым щелчком мыши или командой CLI, он обеспечивает беспрепятственную совместную работу в команде и экспериментирование с моделями машинного обучения на разных уровнях...
Тестирование компонентов машинного обучения
Компонент машинного обучения — это отдельный API или группа API и утилит, которые реализуют определенную задачу в жизненном цикле модели. Подготовка данных, обучение, оценка, публикация для вывода, сжатие модели — вот примеры задач, включающих компонент машинного обучения. В машинном обучении, как правило, нет универсального подхода. Поэтому фреймворки машинного обучения содержат инструкции о том, как разработчики машинного обучения могут также создавать собственные компоненты. TFX..
ИИ улучшает клиентскую аналитику
Компании понимают, насколько важно использовать клиентскую аналитику, чтобы обеспечить реальную ценность своих инициатив. Тем не менее, есть так много вопросов, которые еще предстоит решить. Вот почему эти компании обращаются к использованию клиентской аналитики ИИ, чтобы повысить ценность. ИИ произвел революцию во многих других частях нашего мира, и розничная торговля ничем не отличается. Эти компании собирают горы данных, но у них нет необходимых аналитических возможностей, чтобы..
Как контейнеры упрощают конвейер производства моделей MLOps
Контейнерная технология произвела революцию в разработке программного обеспечения и инжиниринге. С точки зрения моделей машинного обучения контейнеры и CI/CD также сыграли важную роль. Контейнеры относительно новы, но они предлагают огромные преимущества при разработке моделей, проверке моделей и жизненном цикле развертывания моделей. Контейнер — это легкая виртуальная машина, которая упаковывает все, что вам нужно, в одну. Это делает его идеальным вариантом для людей, которым..