Публикации по теме 'mlops'
Понимание тестов Колмогорова-Смирнова (KS) для дрейфа данных на профилированных данных
Дрейф данных соответствует профилированию данных
TLDR: мы экспериментировали со статистическими тестами, в частности Колмогорова-Смирнова (К.С.), применяемыми к полным наборам данных, а также к профилям наборов данных, и сравнивали результаты. Результаты позволяют нам обсудить ограничения профилирования данных для обнаружения дрейфа KS, а также плюсы и минусы алгоритма KS для различных сценариев. Мы также предоставляем код для самостоятельного воспроизведения экспериментов...
Нежное введение в MLOps: устранение разрыва между машинным обучением и операциями
Введение
Операции машинного обучения, широко известные как MLOps, — это быстро развивающаяся дисциплина, целью которой является преодоление разрыва между наукой о данных и операциями. В современном мире, управляемом данными, компании все чаще полагаются на модели машинного обучения для принятия решений на основе данных. Однако развертывание этих моделей и управление ими в производственных средах может оказаться сложной задачей. Здесь в игру вступает MLOps.
В этом сообщении блога мы..
Примечания к выпуску продукта за май
Обзор продукта
Платформа Wallaroo позволяет компаниям развертывать, управлять, наблюдать и оптимизировать свои модели машинного обучения простым, безопасным и масштабируемым способом, чтобы облегчить последнюю милю своего путешествия в области машинного обучения. Предложение платформы Wallaroo состоит из 3 основных компонентов:
Инструментарий самообслуживания для развертывания модели машинного обучения: (предлагает две основные возможности) Интеграция. Платформу Wallaroo можно..
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..
Раскрытие возможностей хранилищ функций: как они могут увеличить ваши MLOps
Узнайте о преимуществах хранилищ функций для оптимизированных и эффективных MLOps
Если вас интересуют операции машинного обучения (MLOPs), вы, вероятно, слышали о хранилищах функций. Но что именно они собой представляют и почему они так важны? Работая с магазинами функций в течение нескольких лет и помогая своим командам успешно внедрить их, я имел честь поделиться своим опытом и идеями с коллегами-профессионалами отрасли на саммите MLOps в Лондоне в ноябре 2022 года, и я хотел бы..
Что такое MLOps и кто является заинтересованными сторонами?
Давайте поговорим о MLOps. Но для этого нужно знать, что это такое.
MLOps означает операции машинного обучения. Некоторые эксперты говорят, что это подмножество ModelOps.
ModelOps — это практика сотрудничества и общения между специалистами по данным и операционными специалистами, помогающая управлять производством жизненных циклов машинного обучения (ML).
Но не будем слишком увлекаться техникой.
На диаграмме ниже показано отличное изображение MLOps:
Почему эта диаграмма важна?..
Млопс в Azure…
В Части 1 этого блога мы уже обсуждали…. Что такое MLOps? Почему МЛОпс? DevOps против MLOps?..
Теперь пришло время попрактиковаться с MLOps в Azure.
В этой серии постов предполагается, что у читателя есть некоторые знания и опыт работы с рабочими процессами науки о данных .
В этом блоге мы настроим конвейеры для создания минимальных сквозных конвейеров MLOps для достижения следующих целей с помощью Машинного обучения Azure и Azure Pipelines:
В этой серии сообщений мы..
