Версия сайта для слабовидящих
Как LinkedIn построила масштабируемую инфраструктуру конвейеров машинного обучения, развернув модели TensorFlow на Apache Kafka, Spark и Hadoop YARN. Что такое платформа TonY, как она работает,...
MLOps c Kubeflow: компоненты ML-конвейера
Помимо популярного MLflow от Databrics, специалисты по машинному обучению часто используют другой MLOps-инструмент – Kubeflow, о чем мы писали здесь. Сегодня разберем, как работает это...
MLOps c LakeFS и MLflow: версионирование данных
Управление версиями датасетов для ML-моделей, а также версионирование самих алгоритмов машинного обучения является одной из важных задач MLOps-концепции непрерывной разработки и развертывания систем Machine Learning....
Практический NLP с Python-библиотекой spaCy для SEO-задач в Google Colab
В рамках продвижения наших курсов по Data Science и Machine Learning, сегодня познакомимся с Python-библиотекой spaCy и русскоязычной NLP-моделью, развернув их в интерактивной среде Google...
Глубокое машинное обучение, реляционная парадигма и логическое программирование: versus или вместе?
Сегодня рассмотрим, чем отличаются подходы к представлению данных в глубоком машинном обучении и реляционной логике, как это связано с декларативной парадигмой логического программирования и при...
MLOps с Apache AirFlow: оркестрация ML-конвейеров
Apache AirFlow не зря считается у дата-инженеров самым популярным ETL-оркестровщиком. Сегодня посмотрим, чем этот фреймворк полезен в MLOps и как его использовать для оркестровки конвейеров...
Потоковое машинное обучение с Python-библиотекой River
Сегодня поговорим про Python-библиотеку River, которая позволяет быстро и дешево обновлять модели машинного обучения в производственной среде в режиме реального времени. Чем потоковые ML-конвейеры отличаются...
Разработка мультимодальных ML-моделей с TorchMultimodal
В марте 2022 года в Github появился исходный код TorchMultimodal – PyTorch-библиотеки для обучения масштабных мультимодальных многозадачных ML-моделей. А 17 ноября вышел бета-релиз этой библиотеки,...
MLOps c BentoML, MLflow и Kubeflow: автоматическое развертывание ML-модели
Чтобы сделать наши курсы для DevOps-инженеров и специалистов по Machine Learning еще более полезными, сегодня рассмотрим, как автоматизировать развертывание и обслуживание ML-моделей согласно концепции MLOps...
Трудности выбора в MLOps: оркестрация ML-конвейеров с Vertex AI Pipelines и Apache AirFlow
Мы уже сравнивали MLflow и Kubeflow, которые позволяют управлять конвейерами машинного обучения. Продолжая эту важную для ML-инженера тему, сегодня рассмотрим 2 других MLOps-инструмента для оркестрации...