Публикации по теме 'mlflow'
Развернуть модель машинного обучения легко с помощью MLFlow и AWS Sagemaker. Пошаговое руководство
Знать, как правильно настроить модель ML, — это здорово, но возникает вопрос, как позволить другим пользователям, внутри или за пределами компании, использовать ее. Именно тогда резина отправляется в путь, потому что только совместное использование вашей модели и ее использование на реальных данных создает реальную ценность для бизнеса.
В то же время для развертывания требуется другой набор знаний, который стал важной областью науки о данных. Вопросы следующие: «С чего начать..
MLflow — руководство для начинающих по машинному обучению в производстве
MLOps переживает бум в отрасли благодаря широкой интеграции операций модели машинного обучения в производство/развертывание. В этой статье мы рассмотрим один пример того, как вы можете использовать машинное обучение в реальном времени с помощью инструмента под названием MLflow .
Машинное обучение — это быстро развивающееся направление в ИТ-индустрии. Благодаря интенсивной исследовательской работе методы машинного обучения быстро стали применяться в различных областях. Согласно..
Как запустить модель машинного обучения в производство
Случай из «Чаевых официанту: использование алгоритмов, инструментов и технологий для превращения идеи в полезное приложение», часть 1: обучение с помощью XGBoost, оптимизация гиперпараметров и отслеживание экспериментов
Запуск модели машинного обучения в производственной среде гораздо сложнее, чем ее разработка, поскольку процесс MLOps должен включать в себя несколько совместимых инструментов и соображений.
Я попытаюсь объяснить один из множества различных способов создания модели..
Databricks MLflow — управление моделями
Предположим, что вы подготовили данные и хотите использовать MLflow для управления и использования вашей модели ML.
Первый шаг – поставить эксперимент.
Пустой эксперимент присутствует здесь:
И здесь:
На данный момент эксперимент пуст. Этот код меняет ситуацию. Создается пять прогонов . Запуск – это часть эксперимента. Эксперимент может содержать много прогонов . Каждый запуск может иметь разные параметры.
На картинке ниже показан этот эксперимент и..
DLite V2: легкие открытые LLM, которые можно использовать где угодно
Авторы Джейкоб Ренн и Иэн Сотнек — 5 сентября 2023 г.
Введение
AI Squared стремится демократизировать ИИ, чтобы его могли использовать все. Однако есть две ключевые силы, противостоящие демократизации ИИ — тенденция высокопроизводительных моделей иметь огромное количество параметров, что делает их невероятно дорогими для обучения, настройки и развертывания в масштабе — и неразрешительное лицензирование, препятствующее использованию многих моделей с открытым исходным кодом...
Простое развертывание моделей с помощью Mlflow — Настройка логического вывода
Сохраняйте свои модели машинного обучения в формате с открытым исходным кодом с помощью MLFlow, чтобы позже получить возможность легкого развертывания. Настройка вывода.
Добро пожаловать в серию Легкое развертывание модели с помощью MLFlow! Если вы только что присоединились к вечеринке, ознакомьтесь с…
Управление жизненными циклами машинного обучения с помощью MLflow
Часть 2. Использование MLflow для развертывания моделей
Автор Тигран Аветисян
Это ЧАСТЬ 2 из нашей серии из 3 ЧАСТЕЙ о платформе жизненного цикла машинного обучения MLflow.
См. ЧАСТЬ 1 здесь .
В ЧАСТИ 1 мы рассмотрели:
MLflow Tracking – набор инструментов для отслеживания и записи экспериментов по машинному обучению. Проекты MLflow — набор инструментов для упаковки кода обработки данных в воспроизводимый формат.
В этом руководстве мы рассмотрим модели MLflow . С..
