Публикации по теме 'deployment'


Развертывание приложений машинного обучения с помощью Streamlit
Введение Алгоритмы машинного обучения теперь используются для анализа данных и решений на основе ИИ. Каждый заядлый читатель новостей технологий знает, какое внимание в последнее время уделяется этим темам. С появлением машинного обучения (ML) были созданы передовые приложения для анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий на основе исторических данных. Вместо того, чтобы полагаться на человеческий или ручной анализ, предприятия используют алгоритмы..
Настройка компонентов для сквозного проекта на AWS
Выполнение сквозных проектов машинного обучения на локальном компьютере может быть большим достижением, но не менее важно делиться ими с другими и размещать их в облаке, здесь я покажу вам, как настроить компоненты, которые в основном требуются для сквозной проект машинного обучения в облаке. Для целей этого проекта я буду использовать сервисы уровня бесплатного пользования AWS, шаги для других облачных провайдеров практически аналогичны, поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь следовать..
Развертывание модели машинного обучения
Введение В настоящее время для многих организаций разработка модели недостаточна, и они требуют, чтобы разработчики понимали процесс развертывания, чтобы улучшать свои продукты. Модели машинного обучения должны быть запущены в производство, чтобы предприятия могли использовать их для принятия полезных решений. Это максимизирует их ценность. Одна из самых сложных частей эффективного использования машинного обучения — развертывание модели. В развертывании модели участвуют несколько..
Прогнозирование температуры: история внедрения
Проблема Погода непростая, не так ли? Иногда жарко, иногда холодно. Несмотря на то, что абсолютный прогноз затруднен, приложение для прогнозирования температуры полезно в нашей повседневной жизни. Цель Это приложение предназначено для предоставления трех видов температуры, а именно минимальной, максимальной и средней температуры, с учетом определенных входных данных, которые для удобства пользователя будут выполняться через веб-приложение. Кроме того, это приложение пытается..
Сквозное развертывание системы прогнозирования личности на AWS
В этом руководстве мы рассмотрим, как настроить и запустить нашу систему прогнозирования в сервисе AWS EC2. На самом деле это продолжение первой части серии руководств, в которой мы развернули систему на Flask. Я бы порекомендовал вам сначала прочитать это — https://jinooo.medium.com/personality-prediction-system-end-to-end-deployment-on-flask-10d1af9faf78 . Амазон EC2 Это веб-служба Amazon, предоставляющая масштабируемые вычислительные экземпляры в облаке. Используя это, вы..
Развертывание моделей машинного обучения в любом месте с помощью одной строки Python
Развертывание моделей машинного обучения в любом месте с помощью одной строки Python Большая идея Валлару Специалистам по данным и инженерам по машинному обучению необходимо развернуть модели машинного обучения в рабочей среде, и в настоящее время это гораздо сложнее и выполняется вручную, чем должно быть, иногда это занимает дни или даже месяцы. В Wallaroo мы сосредоточены на упрощении и автоматизации этой задачи, чтобы модели можно было развертывать в нужном масштабе за..
Разверните и поделитесь своим приложением для анализа настроений с помощью Streamlit Sharing.
Учебное пособие по созданию приложения для анализа настроений менее чем за 30 минут. Представьте себе, вы потратили последние две недели на разработку потрясающей модели анализа настроений на своем локальном компьютере. Вы экспериментировали с пятью различными моделями, идеально настроили гиперпараметры и проверили производительность в различных сценариях. Но теперь нетехнический менеджер по продукту хочет просмотреть вашу модель. Что вы делаете? Вы могли бы запустить живую..