Публикации по теме 'mlops'


Удовлетворение уникальных требований MLOps для здравоохранения и медико-биологических наук
Удовлетворение уникальных требований MLOps для здравоохранения и медико-биологических наук Здравоохранение и науки о жизни (HLS) — это широкая отраслевая категория, охватывающая разрозненные предприятия с очень разными бизнес-моделями, такие как поставщики медицинских услуг (больницы), плательщики пособий (страховщики), фармацевтические компании, биотехнологии и производители медицинского оборудования. Из-за огромного объема данных, полученных от пациентов, экспериментов, устройств и..
Руководство по исследованию: модельные методы дистилляции для глубокого обучения
[Почти] Все, что вам нужно знать в 2019 году Извлечение знаний - это метод сжатия моделей, при котором небольшая сеть (ученик) обучается более крупной обученной нейронной сетью (учителем). Меньшая сеть обучается вести себя как большая нейронная сеть. Это позволяет развертывать такие модели на небольших устройствах, таких как мобильные телефоны или другие периферийные устройства. В этом руководстве мы рассмотрим несколько статей, в которых предпринята попытка решить эту проблему...
MLops: мой любимый шаблон проекта Github для проектов по науке о данных
TLDR: В этой истории я делюсь структурой проекта git, которую я часто использую в качестве отправной точки для проектов по науке о данных, и рассказываю о нескольких пакетах, которые могут помочь организовать код. Я также реализую базовую версию CI-конвейера, которая позволяет автоматизировать анализ качества кода. Введение
Заметки об искусственном интеллекте со встречи CellStrat AI Lab в апреле 2022 г.
#CellStratAILab #disrupt4.0 #WeCreateAISuperstars #PAAS #AIAsAService #MLOps #RL #Vision #AI ​​#meetup В прошлую субботу (9 апреля 22 г.) в WeWork Bellandur мы встретились с членами сообщества лаборатории искусственного интеллекта в Бангалоре. Было здорово встретиться с людьми лицом к лицу после перерыва в 2 года. Эта встреча началась с руководителя группы AI Lab Шубха М , представившего подробный обзор моделей внимания в контексте моделей GRU Encoder-Decoder . Внимание..
Отслеживание экспериментов с машинным обучением с помощью MLFlow в облаке Azure
Как настроить и зарегистрировать эксперименты по машинному обучению на удаленном сервере отслеживания MLFlow с помощью Машинного обучения Azure 1. Введение Типичный рабочий процесс машинного обучения включает такие этапы, как предварительная обработка данных, настройка гиперпараметров и оценка модели. Специалисту по данным может потребоваться поэкспериментировать с комбинациями гиперпараметров, алгоритмов моделей и шагов предварительной обработки, чтобы достичь желаемых..
Исправление галлюцинаций в LLM
Почему у LLM галлюцинации, подходы к смягчению последствий, проблемы с наборами оценочных данных и многое другое Генеративные модели большого языка (LLM) могут генерировать очень плавные ответы на различные запросы пользователя. Однако их склонность к галлюцинациям или заявлениям, не связанным с фактами, может поставить под угрозу доверие. Я думаю, что мы доведем проблему галлюцинаций до гораздо лучшего уровня… это займет у нас год-полтора-два. — Генеральный директор OpenAI Сэм..
MLflow  — расширенный «Hello World»
Расширенный обзор концепций и примеров отслеживания MLflow, проектов, моделей и реестра моделей. О чем этот пост Этот пост представляет собой расширенное учебное пособие по MLflow, которое охватывает мотивацию и основные функции каждого из четырех основных подпроектов: отслеживание MLflow , Проекты , Модели и Реестр моделей . Также будут затронуты концепции MLOps и ModelOps, чтобы «оправдать» некоторые функции MLflow. Официальная документация , конечно же, является..