Публикации по теме 'cloud'


Как написать тесты для вашего оператора Kubernetes
Кубернетес оператор 101 В своей предыдущей статье я показал, как создать оператор Kubernetes примерно за десять минут . Я также описал работу оператора, пользовательское определение ресурса и пользовательские ресурсы, контроллеры и менеджер. Если вы хотите узнать больше об этих концепциях, я настоятельно рекомендую вам прочитать статью. Но теперь пришло время написать несколько тестов для использования нашего оператора в продакшене! Это отдельная тема, которая не так сложна, как..
Полное руководство: проблемы развертывания модели машинного обучения
Мотивация «Развертывание модели машинного обучения — это просто» Это миф, который я слышал так много раз. Как специалист по данным с инженерным образованием, я тоже придерживался этой точки зрения, пока фактически не разработал проект развертывания машинного обучения (или MLOps ). Технически развертывание модели машинного обучения (ML) может быть очень простым: запустить сервер, создать API вывода ML и применить API к существующему приложению. К сожалению, этот рабочий процесс..
Настройте службы приложений Atlas для выполнения операций CRUD в нашем приложении с помощью API Atlas GraphQL.
Создайте полнофункциональное приложение с помощью MongoDB Atlas App Services, не беспокоясь о серверах. Привет, я Сурабх Багреча из города озер Удайпур, в настоящее время работаю инженером-программистом в MongoDB. Одна из вещей, которые мне больше всего нравятся, — это создание полнофункциональных приложений с использованием React.js, Node.js и MongoDB. И независимо от того, какое приложение я создаю, CRUD : с создать, прочитать , обновить Операции удаления являются основой любого..
AWS для машинного обучения - часть 1
Облачные вычисления для чайников. Краткое непрофессиональное объяснение понятное любому. Обязательно для начинающих разработчиков / тестировщиков. 📄 Содержание 1. Облачные вычисления. 2. Что такое AWS? 3. AWS для машинного обучения. 1.1 Что такое облачные вычисления? До того, как на свет появилась концепция облачных вычислений, даже если веб-сайт нужно было размещать, компаниям приходилось покупать огромные серверы и поддерживать их. Это были огромные затраты и..
Безсерверный — это новый таймшер
Изучение того, как переизобретение может создавать фантастические приложения У нас общая амнезия. На меня часто смотрят пустые взгляды, когда я говорю с более молодыми разработчиками о технологиях прошлого. Справедливости ради, отчасти это потому, что я немного «напряженный» или «странный», но отчасти просто потому что. Хм? Действительно? Было ли это у нас? Показательный пример транзакций XA и 2PC (двухэтапная фиксация). У нас есть молодое поколение, которое совершенно не знает..
Партнер Google Cloud Synthesized управляет преобразованием данных с помощью генеративного ИИ
Партнер Google Cloud Synthesized управляет преобразованием данных с помощью генеративного ИИ Компания Synthesized Inc, пионер в области генеративного моделирования структурированных данных, объявила о доступности своих продуктов для корпоративных клиентов в Google Cloud. Узнайте о выпуске в этом видео . По мере того как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение превращаются в товар, данные становятся конкурентным преимуществом предприятия. Доступ к высококачественным данным..
Как использовать хранилище Azure BLOB и записную книжку ML Studio
Да, вы можете использовать хранилище BLOB-объектов Azure в качестве источника набора данных для своей записной книжки Машинного обучения Azure. Хранилище BLOB-объектов Azure — это масштабируемое и экономичное решение для хранения, предоставляемое Microsoft Azure. Чтобы подключиться и обработать данные из хранилища BLOB-объектов Azure в записной книжке Машинного обучения Azure, выполните следующие действия. Создайте рабочую область Машинного обучения Azure. Если вы еще этого не..