Publikasi tentang topik tersebut 'mlops'


Mengatasi Persyaratan Unik MLOps untuk Layanan Kesehatan & Ilmu Hayati
Mengatasi Persyaratan Unik MLOps untuk Layanan Kesehatan & Ilmu Hayati Healthcare & Life Sciences (HLS) adalah kategori industri luas yang mencakup berbagai perusahaan dengan model bisnis yang sangat berbeda seperti penyedia layanan kesehatan (rumah sakit), pembayar manfaat (perusahaan asuransi), perusahaan farmasi, BioTech, dan produsen perangkat medis. Karena banyaknya data yang dihasilkan dari pasien, eksperimen, perangkat, dan “bahkan media sosial”, serta porsinya yang besar..
Panduan Penelitian: Teknik Distilasi Model untuk Pembelajaran Mendalam
[Hampir] Semua yang perlu Anda ketahui di tahun 2019 Penyulingan pengetahuan adalah teknik kompresi model dimana jaringan kecil (siswa) diajarkan oleh jaringan saraf terlatih yang lebih besar (guru). Jaringan yang lebih kecil dilatih untuk berperilaku seperti jaringan saraf yang besar. Hal ini memungkinkan penerapan model tersebut pada perangkat kecil seperti ponsel atau perangkat edge lainnya. Dalam panduan ini, kita akan melihat beberapa makalah yang mencoba mengatasi tantangan..
MLops: Templat proyek Github favorit saya untuk proyek ilmu data
TLDR: Dalam cerita ini, saya membagikan struktur proyek git yang sering saya gunakan sebagai titik awal untuk proyek ilmu data dan membahas beberapa paket yang dapat membantu mengatur kode. Saya juga menerapkan versi dasar saluran CI yang memungkinkan untuk mengotomatiskan analisis kualitas kode. Pendahuluan
Catatan AI dari Pertemuan Lab CellStrat AI pada April 2022
#CellStratAILab #disrupt4.0 #WeCreateAISuperstars #PAAS #AIAsAService #MLOps #RL #Vision #AI ​​#meetup Merupakan pengalaman yang menyegarkan untuk bertemu dengan anggota komunitas AI Lab kami di Bengaluru Sabtu lalu (9 April ’22) di WeWork Bellandur. Senang rasanya bisa bertemu langsung dengan orang-orang setelah jeda 2 tahun. Pertemuan ini dimulai dengan ketua tim AI Lab, Shubha M , yang menyajikan ulasan mendalam tentang Model Attention dalam konteks model Encoder-Decoder GRU..
Pantau Eksperimen Pembelajaran Mesin Dengan MLFlow di Azure Cloud
Cara menyiapkan dan mencatat eksperimen pembelajaran mesin di server pelacakan MLFlow jarak jauh dengan Azure Machine Learning 1. Perkenalan Alur kerja pembelajaran mesin pada umumnya melibatkan langkah-langkah seperti pra-pemrosesan data, penyesuaian hyperparameter, dan evaluasi model. Seorang ilmuwan data mungkin diharuskan bereksperimen dengan kombinasi hyperparameter, algoritma model, dan langkah-langkah pra-pemrosesan untuk mencapai hasil yang diinginkan. Pencatatan log..
Memperbaiki Halusinasi di LLM
Mengapa LLM berhalusinasi, pendekatan mitigasi, tantangan dalam kumpulan data evaluasi, dan banyak lagi Model Bahasa Besar Generatif (LLM) dapat menghasilkan respons yang sangat lancar terhadap berbagai permintaan pengguna. Namun, kecenderungan mereka untuk berhalusinasi atau membuat pernyataan non-faktual dapat menurunkan kepercayaan. Saya pikir kita akan membawa masalah halusinasi ke tingkat yang jauh lebih baik… ini akan memakan waktu satu setengah tahun, dua tahun. — CEO OpenAI..
MLflow — perpanjangan “Halo Dunia”
Tur lanjutan melalui konsep dan contoh Pelacakan MLflow, Proyek, Model, dan Registri Model Tentang apa postingan ini Postingan ini merupakan tutorial lanjutan tentang MLflow, yang mencakup motivasi dan fitur dasar di balik masing-masing dari empat sub-proyek utamanya, Pelacakan MLflow , Proyek , Model dan Registri Model . Ini juga akan menyentuh konsep MLOps dan ModelOps, untuk “membenarkan” beberapa fitur MLflow. Tentu saja, dokumentasi resmi merupakan sumber informasi yang..