Публикации по теме 'mlops'
Держите свои модели машинного обучения подальше от своих серверов приложений
Что нужно, чтобы превратить многообещающую модель машинного обучения в полезный продукт на основе машинного обучения
Развертывание моделей машинного обучения (ML) никогда не бывает легкой задачей. Конечно, некоторые замечательные инструменты, такие как Gradio и Streamlit , могут помочь вам быстро поделиться своими моделями со всем миром, но если мы говорим о чем-то большем, чем доказательство концепции, вам нужно принять некоторые решения!
Gradio и Streamlit хороши в том, что они..
Видео: Управление несколькими моделями машинного обучения для нескольких клиентов (иврит)
Видео: Управление несколькими моделями машинного обучения для нескольких клиентов (иврит)
Для большинства SaaS-компаний, основанных на машинном обучении, необходимость выполнения KPI каждого клиента обычно решается путем сопоставления специальной модели. Наряду с преимуществами оптимизации производительности модели, решение «модель для каждого клиента» сопряжено с высокой сложностью производства. Таким образом, включение актуальных данных, а также новых функций и возможностей в рамках..
Вычисление вероятности принятия драйвера или … DRAC Beat
Beat соединяет миллионы пассажиров с ближайшими доступными водителями в режиме реального времени. Сопоставление — основная часть работы приложения Beat. В этом блоге мы описываем, как мы используем данные и функции машинного обучения, чтобы повысить уровень счастья наших водителей.
Введение
Когда вы в пути, важен каждый момент. В Beat мы используем технологии, чтобы эффективно и надежно сопоставлять пассажиров и водителей в реальном мире. Сопоставление водителя с запросом..
Фильтры LLM: библиотека простого швейцарского ножа для приложений LLM
Введение:
LLM Filters предоставляет основу для создания пользовательских фильтров для приложения Language Models. Языковые модели — это продвинутые модели ИИ, обученные на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им понимать и генерировать человеческий текст. Фильтры LLM дополняют приложения, построенные на основе LLM.
Ключевые компоненты:
Блоки фильтров: LLM Filters использует концепцию блоков фильтров. Каждый блок представляет собой определенную задачу обработки..
Модель машинного обучения в контейнере Docker
Описание задачи 📄👨🏻💻
👉 Извлеките образ контейнера Docker из образа CentOS из DockerHub и создайте новый контейнер 👉 Установите программное обеспечение Python поверх контейнера докеров 👉 В контейнере вам необходимо скопировать / создать модель машинного обучения, которая вы создали в блокноте jupyter
Во-первых, в вашей системе установлен докер.
Чтобы проверить, доступен он или нет, и получить информацию о нем, используйте эту команду.
docker info
Чтобы сначала..
Воспроизводимо ли ваше машинное обучение?
Сейчас широко признано, что воспроизводимость - важный аспект любого научного начинания . Поскольку машинное обучение является не только инженерной, но и научной дисциплиной, воспроизводимость здесь не менее важна.
В сообществе машинного обучения широко распространено опасение, что мы переживаем кризис воспроизводимости . Такие усилия, как Документы с проблемой воспроизводимости кода , стали четким призывом к действию для практиков после того, как опрос Nature 2016 года показал,..
7 метрик для платформы машинного обучения
При управлении платформой машинного обучения решающее значение имеет понимание производительности, вовлеченности пользователей и операционной эффективности. Учитывая множество доступных показателей, сосредоточение внимания на правильных из них может иметь существенное значение. В этом посте мы обсудим семь ключевых показателей, которые необходимо отслеживать и улучшать для вашей платформы ML. Давайте погрузимся.
1. Время перехода к выполнению (CTE)
Определение. Этот показатель..
Новые материалы
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..
Представляем: Pepita
Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом
Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..
Советы по коду Laravel #2
1-) Найти
// You can specify the columns you need
// in when you use the find method on a model
User::find(‘id’, [‘email’,’name’]);
// You can increment or decrement
// a field in..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..
3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
1. Методом факторизации —
2. Используя квадратичную формулу —
3. Заполнив квадрат —
Давайте поймем это, решив это простое уравнение:
Мы пытаемся сделать LHS,..
Создание VR-миров с A-Frame
Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..
Демистификация рекурсии
КОДЕКС
Демистификация рекурсии
Упрощенная концепция ошеломляющей
О чем весь этот шум?
Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..