Публикации по теме 'scaling'
Самый быстрый способ развернуть статическое веб-приложение на AWS
Статические веб-приложения очень популярны в наши дни, но их развертывание все еще может быть проблемой. Пользователю необходимо обеспечить масштабирование, распространение, хранение объектов, SSL и развертывание с нулевым временем простоя. Этого можно добиться на AWS с помощью S3, Cloudfront и Route53, но все они требуют правильной настройки.
В этом посте я хотел бы продемонстрировать, как мы можем упростить этот процесс, используя проект с открытым исходным кодом Опта .
Opta — это..
Масштабирование Album2Vec — с помощью AWS.
Обзор
В моей предыдущей статье я говорил о создании Album2Vec, системы встраивания, которая позволяет пользователям визуализировать музыкальные рекомендации, соотнося расстояние со сходством.
Напомним, что преимущество такой визуализации рекомендаций заключается в том, что можно перемещаться по жанрам. Например, переходя от AstroWorld к Alfredo, мы встретим Кендрика Ламара и Playboi Carti альбомы — замечательный мост между двумя поджанрами рэпа.
Хотя алгоритм выполнил свою..
Пример использования многозадачности и метаобучения в производственной среде
Задний план
Системы машинного обучения (точнее контролируемого обучения [1]) действительно хорошо работают в производственной среде [2]. Однако создание систем машинного обучения:
Утомительно : для каждой системы существует множество вариантов функций потерь (и показателей), построения набора данных, архитектуры, динамики обучения и командного рабочего процесса. Множество вариантов неизбежно увеличивает шансы на ошибку. Требуется много знаний в предметной области : для запуска..
Что помогает BRIDGEi2i масштабировать машинное обучение?
Взгляните на наше собственное решение ML-Ops
Мотивация MLCore - нашей платформы MLOps
Машинное обучение сегодня в моде и становится частью любого бизнеса. Хотя то, на что он способен, просто прекрасно, но все хорошее приходит за свой счет . Если системы машинного обучения не имеют продуманной структуры с самого начала, они могут легко превратиться в уродливую неразбериху при запуске в производство. Вот почему многие компании изо всех сил пытаются управлять этими сложными..
Методы проектирования функций
Стандартизация или нормализация количественных признаков — стандартный шаг в проекте машинного обучения. Но мы редко беспокоимся о том, какую технику масштабирования функций использовать в нашем проекте.
В этой статье Шей Геллер подробно обсуждается, как выбор подходящего метода масштабирования может повысить точность наших моделей машинного обучения. В этой статье я покажу, как реализовать различные методы разработки функций в Python и их влияние на данные. Чтобы выполнить этот..
Почему, когда применять масштабирование функций (нормализацию) и как применять его с помощью SciKit Learn.
Масштабирование функций - это этап предварительной обработки данных, который применяется к независимым переменным или характеристикам данных. Это важный метод машинного обучения и один из самых важных шагов во время предварительной обработки данных перед созданием модели машинного обучения.
Почему и когда масштабируется?
В большинстве случаев наборы данных имеют разные функции, и каждая функция состоит из двух компонентов: величины и единицы. Например, 50 миль и 50 фунтов, 50 -..
Хорошие практики для высокопроизводительных и масштабируемых приложений Node.js [Часть 3/3]
Глава 3 - Дополнительные передовые методы повышения эффективности и производительности
В первых двух статьях этой серии мы увидели, как масштабировать приложение Node.js и что учитывать со стороны кода , чтобы заставить его вести себя так, как ожидалось, во время этого процесса. В этой последней статье мы рассмотрим некоторые дополнительные методы, которые могут еще немного повысить эффективность и производительность.
Веб-процессы и рабочие процессы
Как вы, вероятно, знаете,..
