Публикации по теме 'cloud-computing'
Автоматизируйте развертывание React с помощью образа Docker NodeJS в AWS App Runner через CloudFormation
Пошаговое руководство с примером проекта
Если вы хотите развернуть свое приложение на управляемой платформе, выбрав среду выполнения, AWS App Runner — правильный выбор. Вы можете запустить все веб-приложение со средой выполнения Docker, не беспокоясь о конфигурации с вашей стороны. Приложение AWS…
Нагрузочное тестирование упрощается с помощью SageMaker Inference Recommender
Тестирование TensorFlow ResNet50 на конечных точках SageMaker Real-Time
В прошлом я много писал о важности нагрузочного тестирования ваших моделей машинного обучения перед их развертыванием в рабочей среде. Когда дело доходит до конкретных вариантов использования логического вывода в реальном времени, важно убедиться, что ваше решение соответствует вашим целевым показателям задержки и пропускной способности. Мы также изучили, как мы можем использовать библиотеку Python Locust для..
Регистрация и развертывание моделей в реестре моделей SageMaker
Введение в реестр моделей SageMaker
Важно управлять различными версиями вашей модели на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. По мере обучения различных моделей вам потребуется каталогизировать их в своего рода реестре. SageMaker Model Registry помогает вам управлять различными версиями моделей и их метаданными.
Используя Model Registry, вы можете создавать группы пакетов моделей , содержащие разные версии модели. Вы можете создавать различные группы пакетов..
AWS SageMaker: раскройте потенциал машинного обучения
В мире, наполненном бесконечными возможностями и огромными объемами данных, появилась революционная концепция, известная как машинное обучение. Это мощный инструмент, который позволяет компьютерам учиться, адаптироваться и принимать решения самостоятельно. Машинное обучение имеет огромное значение в современном мире, революционизируя различные аспекты нашей жизни и формируя будущее технологий и общества. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая включает сбор..
Как построить Route to Live (RTL) для продуктов данных, таких как модели машинного обучения
Чаще всего наши корпоративные платформы предназначены для разработки традиционных программных приложений. Обычно они состоят из четырех сред — Dev, Test, Pre-Prod и Prod — где среды становятся все более безопасными по мере прохождения через них.
Таким образом, «Dev» или «Разработка» — это наиболее либеральная из зон, где разработчики обычно могут делать все, что им заблагорассудится, а, с другой стороны, «Prod» или «Производство» — это бесконтактная зона и, как правило, единственное место,..
Начало работы с Azure Bicep — новая технология развертывания Azure
Я создал эту диаграмму, которая покажет вам, что такое Azure Bicep , анатомию базового файла шаблона Azure Bicep и познакомит вас с инструментами, которые необходимо установить для разработки Шаблоны Azure Bicep .
Давайте двигаться дальше! ⬇️⬇️⬇️
💪 Что такое лазурный бицепс?
Azure Bicep – это предметно-ориентированный язык ( DSL ), использующий декларативный синтаксис для развертывания ресурсов Azure и предлагающий первоклассные возможности разработки инфраструктуры как..
Будущее программирования выглядит так
Будущее программирования — это захватывающее и быстро развивающееся пространство, в котором постоянно появляются новые технологии и тенденции. Вот некоторые из ключевых тенденций, формирующих будущее программирования:
Искусственный интеллект и машинное обучение. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) быстро становятся неотъемлемой частью многих областей программирования, и ожидается, что в будущем они будут играть еще более важную роль. Эти технологии используются для..
