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 чем здесь графы. А в качестве примера реализации этих идей рассмотрим комбинацию принципов Deep Learning с реляционной логикой и GNN-нейросетями в Python-библиотеке PyNeuraLogic. Машинное обучение...
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 машинного обучения. MLOps в конвейерах машинного обучения Конвейеры машинного обучения в производственной среде обслуживают ML-модели в реальных проектах. Чтобы эффективно управлять такими конвейерами связанных заданий,...
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 от пакетных и с какими сложностями при их реализации может столкнуться Data Scientist. Что такое потоковое машинное обучение Data Scientist’ы обычно используют пакетное обучение для...
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, который содержит множество полезных примеров и лучших архитектур глубокого обучения. Разбираемся с этой новой библиотекой. Что такое мультимодальные ML-модели и при чем здесь TorchMultimodal Человек...
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 с помощью GitLab CI/CD, BentoML, Yatai, MLflow и Kubeflow. BentoML для CI в MLOPS При развертывании ML-модели необходимо учитывать следующие аспекты: как была построена модель...
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 конвейеров Machine Learning: Vertex AI Pipelines и Apache AirFlow. Что такое Vertex AI Pipelines от Google Поскольку цель концепции MLOps в том, чтобы объединить разработку...
Что не так с конвейерной моделью обработки данных и почему архитектура Data Mesh с потоковой передачей событий не решают всех проблем пакетной парадигмы. Зачем нужна новая архитектура данных под названием Мю, какие инструменты и принципы она использует для устранения технологической неоднородности отдельных технологий Big Data, а также при чем здесь...
Поскольку концепция MLOps стремится устранить разрывы между разработкой ML-модели и ее имплементацией в эффективный программный код, сегодня поговорим про важную идею программирования, связанную с синхронностью и асинхронностью вызовов. Что такое асинхронное программирования, зачем это нужно в Machine Learning и какие Python-библиотеки поддерживают это. Проблемы синхронных вызовов в ML-системах В реальных...
Сегодня разберем, что такое глубокое обучение и почему MLOps очень важен для этих методов Machine Learning. В чем особенности обучающих данных для моделей Deep Learning и зачем дополнять типовые MLOps-инструменты собственными разработками, избегая вредных антипаттернов. Машинное обучение vs Deep Learning: разница для MLOps Создание ML-систем сводится не только к разработке...
Сегодня рассмотрим, как реализовать полноценный MLOps-цикл, используя свободные инструменты с открытым исходным кодом: MLflow, Kubeflow, Seldon, Streamlit, AirFlow, Git, Prometheus и Grafana. Процессы жизненного цикла ML-систем Концепция MLOps использует проверенные методы DevOps для автоматизации создания, развертывания и мониторинга конвейеров машинного обучения в производственной среде, устраняя рост технического долга в ML-проектах....