为了使大规模生成性AI应用程序能够良好运行,需要一个能够处理大量数据的良好系统其中一个重要的系统是向量数据库该数据库的特殊之处在于它能够处理多种类型的数据,例如文本、声音、图片和视频,并以一种数字/向量形式存储什么是向量数据库?向量数据库[…]
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人工智能和机器学习作为世界从技术中受益的领域的创新领导者。选择使用哪种工具可能会很困难,因为市场上有很多流行的工具来保持竞争力。 选择机器学习工具就是选择未来。由于人工智能领域的一切都发展得如此迅速,保持“老狗,老把戏”和“刚做出来昨天”的平衡非常重要。 机器学习工具的数量正在扩大;随之而来的要求是评估它们并理解如何选择最好的工具。 在本文中,我们将介绍一些知名的机器学习工具。此评测将涵盖机器学习库、框架和平台。 Hermione 最新的开源库Hermione将使数据科学家更容易、更快地设置更有序的脚本。此外,Hermione还提供了数据视图、文本向量化、列归一化和反归一化等主题的课程,这些课程有助于日常工作。有了Hermione,您只需遵循一套程序,剩下的事情都会由她来处理,就像魔术一样。 Hydra 名为Hydra的开源Python框架使创建复杂的研究应用程序变得更加容易。Hydra的命名来源于其管理许多相关任务的能力,就像一个有着许多头的九头蛇一样。其主要功能是能够动态地组合层次结构配置,并通过配置文件和命令行进行覆盖。 另一个特性是动态命令行选项补全。它可以从各种来源进行层次化配置,并且配置可以从命令行提供或更改。此外,它可以启动程序以在远程或本地运行,并使用一个命令执行多个任务,并带有不同的参数。 Koalas Koalas项目将pandas DataFrame API集成到Apache Spark之上,以提高数据科学家在处理大量数据时的生产力。 Pandas是事实上的(单节点)Python DataFrame实现,而Spark是大规模数据处理的事实上的标准。如果您已经熟悉pandas,您可以使用此软件包立即开始使用Spark,并避免任何学习曲线。一个代码库同时兼容Spark和Pandas(测试、较小的数据集)(分布式数据集)。 Ludwig Ludwig是一个声明式机器学习框架,为定义机器学习流程提供了一种简单灵活的数据驱动配置方法。Linux基金会AI&Data托管Ludwig,可用于各种人工智能活动。 在配置中声明输入和输出特征以及适当的数据类型。用户可以指定其他参数来预处理、编码和解码特征,从预训练模型中加载数据,构建内部模型架构,调整训练参数或进行超参数优化。 Ludwig将根据配置的显式参数自动创建端到端的机器学习流程,对于那些没有指定设置的情况,会回退到智能默认值。 MLNotify 使用开源程序MLNotify,只需一行导入语句,即可在模型训练结束时向您发送在线、手机和电子邮件通知。MLNotify是一个附加到知名机器学习库的fit()函数的Python库,在过程完成后通知用户。 每个数据科学家都知道,在训练了数百个模型后,等待训练结束是很乏味的。因为训练需要一些时间,您需要来回切换以偶尔检查它。一旦训练开始,MLNotify将为您打印出特定的跟踪URL。您有三种输入代码的选项:扫描QR码、复制URL或浏览https://mlnotify.aporia.com。然后,您可以看到训练的进展。训练结束后,您将立即收到通知。您可以启用在线、手机或电子邮件通知,以在训练结束后立即收到提醒。 PyCaret 通过开源的基于Python的PyCaret模块,可以自动化机器学习的工作流程。PyCaret是一个简短、简单易懂的Python低代码机器学习库,可以让您花更多时间进行分析,而不是开发。有许多数据准备选项可用。从特征工程到缩放。PyCaret的设计是模块化的,每个模块都有特定的机器学习操作。…
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