Что вы узнаете Этот пост призван помочь вам приступить к созданию надежных автоматизированных конвейеров машинного обучения (с ограниченным бюджетом!) Для автоматического переобучения, отслеживания и повторного развертывания ваших моделей. Это покрывает: Обзор истоков и целей движения MLOps; Введение в несколько ключевых концепций MLOps; Учебное пособие по настройке конвейера машинного обучения непрерывного обучения / непрерывной доставки (CT / CD) с помощью действий GitHub и..

Всесторонний взгляд на реализацию «реальной» системы рекомендаций на основе контента Недавно я завершил систему рекомендаций, которая будет выпущена как часть ленты новостей для глобального веб-сайта с высокой посещаемостью. С такими обязательными требованиями, как время отклика на рекомендации менее секунды, требования представляли собой серьезные проблемы проектирования. Как и в случае с любым приложением, которое будет развернуто в производственной среде, необходимо было принять..

Одно дело — создать блокнот Jupyter для обучения и тестирования моделей. И совсем другое — внедрить эти модели в производство. Код грязный. Он объединяет элементы из огромного количества библиотек для создания конкретного решения. Не существует «одного размера для всех». Конвейеры машинного обучения — это не просто веса моделей. Может потребоваться значительная предварительная и последующая обработка, чтобы привести входные данные в правильную форму, а выходные данные сделать так,..

Поздравляем Девина Петерсона , вы отлично работаете в Riselab. И я согласен с тем, что бессерверный подход не подходит идеально ни для какой архитектуры. Я только хочу внести свой вклад с более свежей информацией о времени запуска Lambda, потому что сервис и Firecracker (движок с открытым исходным кодом за кулисами) постоянно развиваются. Одна из самых крутых новых функций, которая помогает в этом, — AWS Lambda Layers ! 🚀 Я только что сделал здесь бескомпромиссный бенчмарк ,..