Упрощение обнаружения объектов с помощью Metaflow, AWS, а также весов и смещений
• Реальность MLOps: специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению имеют разные роли и навыки. • Граница между ML-инжинирингом и наукой о данных размывается, когда речь идет о разработке и внедрении моделей машинного обучения. • Metaflow - платформа ML с открытым исходным кодом для обучения и внедрения моделей ML. • Metaflow выполняет две функции: организатор рабочего процесса и абстракция инфраструктуры. • Управление зависимостями в машинном обучении включает использование файла requirements.txt, Docker и декораторов Metaflow. • Отладка производственного процесса включает сохранение переменных потока в виде артефактов и использование Jupyter notebook. • Определение размера шага Златовласки включает разбиение рабочего процесса на логические этапы и использование артефактов для передачи данных между шагами. • Рекомендации включают изучение операций, использование Docker, Metaflow и Jupyter notebook для упрощения MLOps.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
