Публикации по теме 'deployment'


От подготовки данных до развертывания: сквозной процесс разработки машинного обучения
Пример с использованием данных о кредитоспособности Германии, моделей классификации и приложения Gradio. Оглавление: · 1. Введение: ∘ 1.1 Описание категорийных данных: ∘ 1.2 Импорт данных и библиотек · 2. Исследовательский анализ данных (EDA) и подготовка данных ∘ 3. Применение и оценка моделей ∘ 3.1 Выбор функций ∘ 3.2 Применение модели с персонализированным конвейером ∘ 3.3 Оптимизация модели с помощью GridSearchCV и окончательные результаты ∘ 3.4 Сохранение..
Развертывание модели машинного обучения в AWS Lambda: обновление ECR
Третья и, возможно, последняя версия того, как вписать модели машинного обучения и их зависимости в лямбда-функции AWS. То, что раньше было ужасным опытом, теперь стало прогулкой в ​​парке. Последний блог предложил установить систему AWS EFS на лямбда-функции, чтобы легко хранить все необходимые зависимости Python. Но, к сожалению, мы заметили, что на практике этот подход не масштабируется должным образом в денежном выражении. В настоящее время мы развертываем наши модели с помощью..
Контролируемое машинное обучение для оценки модели автомобиля с помощью KNIME
ДАННЫЕ ИСТОРИИ | ОЦЕНКА АВТОМОБИЛЯ | KNIME АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА Контролируемое машинное обучение для оценки модели автомобиля с помощью KNIME Создайте прогностическую модель с менее чем 10 узлами! Как впервые опубликовано на Open Source For You 1. Аналитическая платформа KNIME KNIME (Konstanz Information Miner) Analytics Platform — это мощная и наиболее полная бесплатная платформа для аналитики с помощью перетаскивания, машинного обучения, статистики и операций ETL..
Освойте развертывание приложения React за несколько шагов!
Процесс развертывания является важным шагом в разработке приложения React. Именно на этом этапе приложение становится доступным для конечного пользователя, поэтому очень важно, чтобы оно работало правильно и эффективно. Многие начинающие разработчики могут столкнуться с трудностями в этом процессе, в основном из-за отсутствия знаний о лучших практиках и доступных инструментах. Но не волнуйтесь, потому что в этом посте мы научим вас, как развернуть приложение React простым и быстрым..
Общие шаблоны развертывания машинного обучения и их приложения
Каковы наиболее распространенные развертывания машинного обучения и их общие приложения? В последние годы модели машинного обучения становятся все более популярными для решения широкого круга задач в различных областях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и обнаружение мошенничества. Однако развертывание этих моделей в рабочей среде может оказаться непростой задачей, поскольку для этого требуется интегрировать модель в существующую программную инфраструктуру..
Все является особенностью (флаг)
Релизы программного обеспечения могут быть стрессовыми, поэтому обычно никто не выпускает новое программное обеспечение в пятницу вечером и не уходит. Обычно что-то идет не так. Иногда все идет хорошо, но обычно все идет не так. Даже с автоматическим тестированием и отличной командой контроля качества, по какой-либо причине в продакшене все может пойти не так. Что, если вместо того, чтобы замедляться и пытаться сделать каждый выпуск идеальным , мы спрячем каждое изменение за..
Docker-compose для React, изменения отражаются в реальном времени внутри контейнера
Создайте образ докера и запустите контейнер с помощью одной команды. Раньше мы научились использовать Dockerfile для создания образов докеров, а затем запускать контейнеры докеров. В этой статье мы узнаем, как использовать один файл (называемый docker-compose ) для создания и запуска докеризованного приложения для реагирования. Docker Compose: Docker compose - это инструмент, созданный на основе движка докеров. Это позволяет невероятно легко запускать приложения с несколькими..