7 причин не использовать Pickle-формат в MLOps для сохранения ML-моделей

Мы уже рассказывали про важность переносимости ML-моделей, что является одним из аспектов MLOps-концепции. Сегодня разберем, почему популярный формат Pickle не лучший выбор для сохранения модели...

Инструментарий MLOps c MLflow и DVC: versus или вместе?

Продолжая разбираться с популярными MLOps-инструментами, сегодня рассмотрим, как MLflow реализует управление версиями модели и данных, а также чем это отличается от DVC. Преимущества и недостатки...

MLflow vs Kubeflow: битва MLOps-инструментов

Недавно мы писали, от каких факторов зависит выбор подходящего MLOps-инструмента. В продолжение этой темы сегодня специально для ML-инженеров разберем сходства и различия двух самых популярных...

От чего зависит выбор MLOps-инструментов: 3 главных фактора

В этой статье для специалистов по Machine Learning рассмотрим, от каких факторов зависит выбор MLOps-средств и как сделать его наиболее верным способом. Когда развертывание продукта...

Чего ждать в MLFlow 2.0: конвейеры от Databricks

В линейке продуктов Databricks не только облачная платформа аналитики больших данных на базе Apache Spark. В портфолио компании также присутствует популярный MLOps-инструмент под названием MLflow,...

Графовое машинное обучение: кейс Airbnb

В рамках продвижения нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня разберем, как Airbnb использует графовые нейросети для улучшения машинного обучения. А...

Познакомьтесь с ModelOps: новый расширенный MLOps для бизнеса

Пока инженеры данных и специалисты по Data Science привыкали к MLOps, начав понимать важность и необходимость этой концепции непрерывной разработки и эксплуатации систем машинного обучения,...

Технологии и инструменты преобразования речи в текст

Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров и специалистов по Machine Learning еще больше практических примеров, сегодня рассмотрим, как построить ETL-конвейер для преобразования речи в...

Поиск по сайту