Was sind kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) beim maschinellen Lernen?
Während Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD) in der traditionellen Softwareentwicklung schon seit einiger Zeit gängige Praxis sind, hat der Bereich des maschinellen Lernens erst in den letzten Jahren aufgeholt. In diesem Artikel sehen wir uns einige der Herausforderungen mit CI/CD in ML an, wie man sie bewältigt und welche Tools Ihnen dabei helfen […]
Was ist ein ML-Modellregister?
Einführung in das ML Model Registry In der sich schnell verändernden Landschaft des maschinellen Lernens, in der große Mengen leistungsstarker Modelle das Rückgrat innovativer Produktionslösungen bilden, ist eine robuste, sichere und zugängliche Infrastruktur für die Verwaltung und Organisation der Arbeit Ihrer ML-Teams von entscheidender Bedeutung . Geben Sie das ML -Modellregister ein . Ein Modellregister […]
Einführung in MLOps: Verfolgung von Machine-Learning-Experimenten
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein Rezept für die besten Chocolate Chip Cookies zu entwickeln. Nach dem ersten Versuch erhöhen Sie vielleicht die Mehlmenge. Einmal fügen Sie vielleicht mehr Schokoladenstückchen hinzu. Ein anderes Mal probieren Sie es vielleicht mit ein paar Walnüssen. Am Ende haben Sie vielleicht ein Dutzend Rezepte ausprobiert, aber welches war […]
Einführung in MLOps: Hyperparameter-Tuning
Einführung Während die Zutaten eines Rezepts eine wichtige Rolle spielen, sind die Anweisungen genauso wichtig. Ob Sie eine Ladung Kekse 20 Minuten lang bei 160 °C oder 12 Minuten lang bei 180 °C backen, kann bei denselben Zutaten einen großen Unterschied machen. Was hat das nun mit maschinellem Lernen (ML) zu tun? Nun, bei ML […]
Einführung in MLOps: Daten- und Modellversionierung
In der Softwareentwicklung ist es gängige Praxis, Versionskontrollen zu verwenden, um Änderungen zu verfolgen, die Nachverfolgbarkeit sicherzustellen und die Zusammenarbeit zu ermöglichen. Aber Versionskontrollen sind nicht nur in der Softwareentwicklung nützlich – sie sind auch beim maschinellen Lernen (ML) von entscheidender Bedeutung. Anstatt nur den Quellcode zu versionieren, müssen wir auch Daten und Modelle versionieren, […]
LLMOps verstehen: Große Sprachmodelloperationen
Es fühlt sich an, als hätte die Veröffentlichung von OpenAIs ChatGPT die Büchse der Pandora für große Sprachmodelle (LLMs) in der Produktion geöffnet . Nicht nur, dass Ihr Nachbar Sie jetzt mit Smalltalk über künstliche Intelligenz belästigt, sondern die Community für maschinelles Lernen (ML) spricht auch über einen weiteren neuen Begriff: „LLMOps“. LLMs verändern die […]