部署和监视模型:这是模型进入可在业务流程中用于决策的状态。而Ops(运营)则是确保模型提供预期的业务价值和性能的关键。 如何使用白鲸开源WhaleStudio简化MLOps WhaleStudio是白鲸开源的DataOps解决方案,通过采用WhaleStudio,企业可以简化ML模型的部署工作,并通过WhaleStudio强大的数据准备能力和调度监控
本次更新包含了多项功能优化和性能提升,包括接入了 WhaleGPT 模块的 AI 助手,自带的大模型能力让企业可以快速训练私有化模型;此外,新版本还扩展了数据类型支持能力,提高了云原生支持能力,增强了数据安全性,信创环境适配升级,并在功能上进行了全新升级,旨在为用户提供更加高效、稳定和便捷的数大数据工作流调度服务。以下...
但是“attention is not all you need”——研究人员也在开发非 transformer 架构,并不断推动基础模型的可能性。 例如,状态空间模型(SSM),如 Mamba,以及各种递归架构,正在拓展基础模型的前沿,这些模型计算密集度较低,延迟较低,可能为传统 transformer 提供更便宜、更快的训练和推理替代方案。 自20 世纪 60 年代以...
从拖放数据集成到任务调度和执行监控,该平台提高了操作效率,无需大量编码经验。 AI集成:数据增强的智能管理 WhaleStudio实现了与AI和机器学习操作(AI/ML ops)的无缝集成。它支持大型语言模型(LLM)如ChatGPT,并与向量数据库进行集成,提供实时数据处理和AI驱动的数据管理功能。此特性使得平台能够处理结构化和非结构化数...
DataOps与AI模型开发的融合,将加速AI模型的开发周期,提升模型的准确性和效率。 大模型训练流程 大模型训练是一个多阶段过程,涉及数据工程、算法工程和运维。 数据工程阶段包括: 数据源:确定数据起点,包括云、SaaS、本地等混合数据源。 数据准备与数据流管理:涉及数据抽取、转换、加载(ETL)和数据质量管理。
综上所述,白鲸开源WhaleStudio套件可以帮助企业解决内部多数据源、多数据系统复杂的数据集成,持续开发、持续部署、数据捕获、数据打通等一些列问题,加速数据准备过程,全面提升数据分析和大模型构建的能力。
大模型时代下,恐龙式软件生态的时代终结,猴群协作生态的时代兴起。 恐龙式软件,指的是试图做到面面俱到,以“一体化解决方案”覆盖企业所有需求的软件,如传统巨型的ERP系统。 猴群式软件,则是专注于某一领域的专业型软件,有比较强的技术专业性和专注度,企业需要通过灵活拼装多个软件,形成适合自己的解决方案,例如美国...
全球范围内,数据库和大模型进入井喷时代,DataOps可以解决百模x万库互联问题。他探讨了DataOps的全球趋势,并以SeaTunnel和DolphinSchedule为例,详细介绍了中国的开源DataOps项目如何在全球范围内快速增长,分析DataOps如何驱动企业数智化升级。最后,他结合中信建投的案例,分享了当前数智化升级中存在的挑战,以及通过实时...