Версия сайта для слабовидящих
Что такое алгоритм k-medoids, чем он отличается от k-means и как этот метод кластеризации применяется для анализа графов: принципы и инструменты. Что такое медоид и как устроен алгоритм кластеризации k-medoids Кластеризация — это метод машинного обучения для поиска кластеров или сообществ в наборе данных. Цель в том, чтобы найти кластеры,...
Что такое LLMOps или MLOps для больших языковых моделей
Зачем управлять трансферным обучением больших языковых моделей и что входит в это управление: знакомимся с расширением MLOps для LLM под названием LLMOps. Что такое LLMOps Большие языковые модели, воплощенные в генеративных нейросетях (ChatGPT и прочие аналоги), стали главной технологией уходящего года, которая уже активно используется на практике как частными лицами,...
Вместо Neosemantics: обзор Python-библиотеки rdflib-neo4j для графовой СУБД Neo4j
Что не так с Neosemantics и зачем нужна очередная библиотека для Neo4j: знакомство с Python-пакетом для RDF-графов rdflib-neo4j. Возможности, ограничения и пример использования. Что не так с Neosemantics и зачем нужна очередная библиотека для Neo4j Что такое RDF-графы, триплеты и плагин Neosemantics для работы с этими концепциями в графовой СУБД...
Машинное обучение с Greenplum: обзор ML-расширений
Как использовать Greenplum в проектах машинного обучения: знакомимся с расширением PostgresML и модулем pgvector. Возможности и ограничения плагинов, превращающих MPP-СУБД в полноценный MLOps-инструмент. Как превратить Greenplum в векторную базу данных с расширением pgvector Будучи вариацией PostgreSQL с механизмами массово-параллельной загрузки, Greenplum отлично справляется с огромным объемом данных. Однако, к хранилищам...
Автоматизированное тестирование в MLOps: что и как проверять?
Мы уже писали про особенности тестирования систем машинного обучения. Чтобы не повторяться, сегодня рассмотрим фреймворки для реализации идей MLOps, а также рассмотрим, какие тесты должны быть пройдены для проверки работоспособности ML-продукта. 3 категории тестов для ML-систем Согласно концепции MLOps, полный конвейер разработки включает в себя три основных компонента: конвейер данных,...
RAG-приложения и Neo4j: поддержка векторного индекса для LLM
Что не так с большими языковыми моделями, как RAG-приложения расширяют возможности LLM и зачем в графовой СУБД Neo4j добавлена поддержка векторного индекса. Зачем нужны RAG-приложения: ограничения базовых LLM-сетей С появлением ChatGPT и других генеративных нейросетей, большие языковые модели (LLM, Large Language Models) стали активно применяться для решения множества бизнес-задач, связанных...
Инструменты для ETL и миграций графовой базы данных Neo4j
Как организовать миграцию схемы Neo4j и импортировать в графовую базу данные из реляционных систем. Знакомимся с инструментами проекта Neo4j Labs: Neo4j-ETL и Neo4j-Migrations. Как работает Neo4j-ETL В рамках развития своих продуктов, таких как графовая СУБД Neo4j и экосистема элементов вокруг нее (Graph Data Science, Neo4j Bloom, Neo4j Browser и пр.),...
MLOps для ИИ: AI-шлюз в MLflow
Зачем разработчики MLflow внедрили в этот MLOps-фреймворк инструмент оптимизации использования и управления различными провайдерами больших языковых моделей, чем он полезен и как использовать AI Gateway от Databricks. Что такое MLflow AI Gateway и зачем это нужно Напомним, MLflow от Databricks представляет собой платформу с открытым исходным кодом, которая помогает управлять...
Зачем вам Neosemantics: RDF-триплеты в Neo4j
Что такое триплеты, чем они отличаются от обычных графов свойств и где используются на практике. Знакомимся с RDF и возможностями графовой СУБД Neo4j работать с этой структурой описания веб-ресурсов с помощью плагина Neosemantics. Что такое триплеты и при чем здесь RDF Триплеты (triples) — это текстовый формат, используемый для хранения...
Шаблон стека MLOps-инструментов и ТОП-5 практик его внедрения
Как внедрить ключевые идеи MLOps и определиться с набором инструментов для непрерывной разработки и поставки систем машинного обучения. Лучшие практики и шаблон представления техстека. С чего начать: определение структуры проекта Напомним, концепция MLOps ориентирована на устранение организационных и технических разрывов между разнопрофильными участниками процессов создания систем машинного обучения. Когда речь...