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 популярных MLOps-инструментов с возможностями их совместного использования. Плюсы и минусы MLflow для MLOps-инженера Концепция MLOps, направленная на сокращение разрыва между различными специалистами, участвующими в процессах...
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 MLOps-решений: что общего у MLflow и Kubeflow, чем они отличаются и в каких случаях выбирать тот или иной инструмент. Краткий обзор 2-х самых популярных MLOps-решений...
Чтобы сделать наши курсы для специалистов по Machine Learning еще более интересными, сегодня рассмотрим 5 лучших практик по использованию популярного MLOps-инструмента. Как Data Scientist может работать с MLflow и сделать свои конвейеры машинного обучения еще более эффективными. Компоненты Mlflow для разработки и развертывания ML-систем Сегодня MLOps считается одним из самых...
Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим, что такое Nebula Graph и как использовать мощные возможности обработки графов этой NoSQL-СУБД в сочетании с Apache Spark, одним из самых популярных механизмов анализа данных. Что такое Nebula Graph и как это работает Nebula Graph — это...
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 с открытым исходным кодом или индивидуального решения на собственной инфраструктуре лучше готового инструмента в облаке и почему часто бывает наоборот. 3 главных фактора выбора MLOps-решений...
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, последний релиз которого (1.27.0) вышел 1 июля 2022 года. Однако, разработчики уже анонсировали в мажорный выпуск новой версии MLOps-фреймворка с открытым исходным кодом. Читайте далее,...
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 также рассмотрим, как устроены GCN-нейросети и что определяет выбор между потоковым и пакетным ML-конвейером. Анализ графов для обогащения ML-моделей Многие проблемы машинного обучения могут быть...
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, в Data Science появился новый термин с модным –Ops окончанием. Разбираемся, что такое ModelOps, чем это отличается от MLOps и как применить его на практике....
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 текст с использованием Apache Kafka, Airflow и Spark. А также познакомимся с популярными фреймворками и готовыми сервисами распознавания речи. ETL-конвейер распознавания речи: используемые технологии Предположим,...
Сегодня в области Data Science именно машинное обучение является такой одновременно научной и прикладной сферой, где постоянно возникают новые прорывные идеи и технологии их реализации. Одной из самых популярных ML-тем сегодня считается федеративное машинное обучение. Что это такое и при чем здесь хайповый MLOps, читайте далее. Что такое федеративное машинное...