Публикации по теме 'mlops'


Разработка через тестирование в MLOps, часть 2
Подход к разработке через тестирование приложений на основе машинного обучения Это вторая часть из трех частей. Предлагаю вам прочитать часть 1 для лучшего понимания: Разработка через тестирование в MLOps, часть 1 Подход к разработке через тестирование приложений на основе ML medium.com В этой статье мы продолжим создание приложений на основе машинного обучения с использованием подхода TDD, уделяя особое внимание следующему:..
Оптимизация операций машинного обучения (MLOps) с помощью Kubernetes и Terraform
Использование Terraform для упрощения настройки кластера AWS EKS для изучения инструментов декларативного машинного обучения Обновление: декларативные MLOps — оптимизация обслуживания моделей в Kubernetes . Вот запись моего выступления, в которой кратко изложена эта статья, а также приведены другие рекомендации по созданию собственных контейнеров и использованию GitOps для их развертывания с помощью CI. /CD.
Ускорение рабочих процессов машинного обучения в Azure с помощью рекомендаций MLOps
Введение MLOps, также известные как операции машинного обучения, представляют собой набор передовых методов, направленных на оптимизацию процесса развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения в рабочей среде. В компаниях масштаба предприятия MLOps может обеспечить значительные преимущества, помогая командам масштабировать и автоматизировать свои рабочие процессы машинного обучения, что может привести к ускорению выхода на рынок, повышению точности и снижению..
Как Hurb использует машинное обучение для выбора оптимальных вариантов перелета для клиентов
Узнайте, как Hurb использует технологии для улучшения процессов и качества обслуживания клиентов с помощью сквозного проекта машинного обучения. Контекст В настоящее время основным продуктом, который мы продаем, являются пакеты с гибкими датами , которые состоят из двух основных элементов: проживания и авиабилета до пункта назначения. Мы предлагаем нашим клиентам выгодные предложения, продавая пакеты для путешествий на шесть или более месяцев вперед. В течение этого временного..
Практическое руководство по развертыванию модели машинного обучения в Azure ML Studio
Привет, ребята! В этой статье мы развернем заранее написанную модель машинного обучения в Студии машинного обучения Azure. Ребята, я проведу вас через весь процесс: от создания группы ресурсов до окончательного получения конечной точки, которую вы сможете использовать в любом приложении, в котором захотите использовать свою модель машинного обучения. Я буду вести вас через этот процесс шаг за шагом. Шаг 01. Начните с создания группы ресурсов На домашней странице портала Azure..
Операции машинного обучения (MLOP) с помощью машинного обучения Azure
Операции машинного обучения (MLOPs) могут значительно ускорить удовлетворение организационных потребностей специалистами по данным и инженерами по машинному обучению. Хорошо реализованный процесс MLOps не только ускоряет переход от тестирования к производству, но также предлагает право собственности, происхождение и исторические данные об артефактах ML, используемых в команде. Теперь ожидается, что группа специалистов по обработке и анализу данных будет обладать навыками CI/CD, чтобы..
Ускоритель решений MLOps V2  — «Объединение MLOps в Microsoft»
MLOps означает разные вещи для разных людей, однако основная суть MLOps заключается в том, чтобы доставлять модели в производство быстрее с помощью последовательного, воспроизводимого и надежного подхода. Операции машинного обучения (MLOps) являются ключом к ускорению того, как специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут влиять на потребности организации. Хорошо реализованный процесс MLOps не только сокращает время от тестирования до производства, но также предоставляет..