从整个团队合作的层面，ML Engineering实际上对数据面、应用侧有非常大依赖，是一项需要依赖开发、运维、...
总而言之，这个MLOps的Best practices让我感到兴奋，感觉这就是一个项目应该有的样子。在接下去的日子，...
与这些组件相对应,典型的机器学习工作流由三个主要阶段组成: 数据工程(Data Engineering):数据采集和数据准备 模型工程(Model Engineering):ML模型训练和服务 代码工程(Code Engineering):将ML模型集成到最终产品中 数据工程Data 任何数据科学工作流的初始步骤都是获取和准备要分析的数据,通常,数据是从各种数据源集成的,...
为自己做笔记,提出和回答技术问题,并从作者和其他用户那里获得帮助都是轻而易举的。 要访问论坛,请转到livebook.manning.com/#!/book/mlops-engineering-at-scale/discussion。一定要加入论坛并打个招呼!你还可以了解更多关于 Manning 论坛和行为规则的信息,请访问livebook.manning.com/#!/discussion。 Manning 对我...
https://www.phdata.io/blog/mlops-vs-devops-whats-the-difference/ https://github.com/microsoft/MLOps https://about.gitlab.com/handbook/engineering/incubation/mlops/ https://hackernoon.com/why-is-devops-for-machine-learning-so-different-384z32f1...
Engineering MLOps: Rapidly build, test, and manage production-ready machine learning life cycles at scale Emmanuel Raj $48.99 Paperback Apr 2021 370 pages 1st Edition eBook $27.98 $39.99 Paperback $48.99 Subscription Free Trial Renews at $19.99p/m View table of contents Preview Book ...
A Uniquely Interactive Experience2nd Annual MLOps World Conference on Machine Learning in Production. Join our community of over 9,000 members as we learn best practices, methods, and principles for putting ML models into production environments.Why MLOp
参考链接 https://gitlab.com/gitlab-org/incubation-engineering/mlops/me... https://www.phdata.io/blog/mlops-vs-devops-whats-the-difference/ https://github.com/microsoft/MLOps
运用MLOPS的平台工程实现大规模AI优化 采用 MLOps 平台工程方法的企业将为其运营效率提供急需的即时提升。译自Optimize AI at Scale With Platform Engineering for MLOps，作者 Kevin Cochrane。最近两项关于人工智能的调查表明，人工智能的价值主张已达到临界质量。根据普华永道的 2023 年新兴技术调查，73% 的美国受...
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops#courses 了解机器学习和深度学习的概念是至关重要的,但如果您想要建立一个有效的人工智能职业,您还需要具备生产工程能力。 有效部署机器学习模型需要更常见于技术领域如软件工程和DevOps的能力。面向生产的机器学习工程结合了...