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119 search results for "MLOps"

「搭建大型语言模型与业务之间的桥梁:LLMops」

像OpenAI的GPT-3或其继任者GPT-4这样的LLM的基础在于深度学习,它是人工智能的一个子集,利用三层或更多层的神经网络这些模型通过训练利用广泛的数据集,涵盖了互联网文本的广泛领域通过训练,LLM学会了预测序列中的下一个单词,给定…

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新 – 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力

上线于2021年的Amazon SageMaker Canvas是一个视觉化、点对点服务,允许业务分析师和市民数据科学家使用现成机器学习(ML)模型,并构建自定义ML模型生成准确的预测,无需编写任何代码现成模型使您能够从文本、图像和文档中立即获取洞察力

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使用Amazon SageMaker上的多模型模型构建一个图像到文本生成AI应用程序

在本篇文章中,我们将提供流行的多模态模型概述我们还将演示如何在Amazon SageMaker上部署这些预训练模型此外,我们还将讨论这些模型的各种应用,特别侧重于一些现实场景,如电子商务中的零样本标签和属性生成,以及从图像中自动生成提示语

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创建一个生成式人工智能网关,以实现对基础模型的安全合规消费

在快速发展的人工智能(AI)和机器学习(ML)领域中,基础模型(FMs)表现出巨大的创新潜力和解锁新的用例然而,随着组织越来越多地利用FMs的力量,与数据隐私、安全性、额外成本和合规性相关的担忧变得至关重要受监管和合规导向的行业,例如金融服务行业,[…]

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“机器学习工程师的LLMOps入门指南”

介绍 OpenAI发布的ChatGPT引发了人们对大型语言模型(LLMs)的兴趣,现在人人都在谈论人工智能。但这不仅仅是友好的对话;机器学习(ML)社区引入了一个新术语叫做LLMOps。我们都听说过MLOps,但LLMOps又是什么呢?嗯,这就是关于如何在整个生命周期中处理和管理这些强大的语言模型的一切。 LLMs正在改变我们创建和维护基于人工智能的产品的方式,这种转变导致了对新工具和最佳实践的需求。在本文章中,我们将详述LLMOps及其背景。我们还将探讨如何使用LLMs构建人工智能产品与传统机器学习模型的区别。此外,由于这些区别,我们还将比较MLOps(机器学习运营)与LLMOps的不同之处。最后,我们将讨论在LLMOps领域可以预期的令人兴奋的发展。 学习目标: 深入了解LLMOps及其发展。 通过示例学习使用LLMOps构建模型。 了解LLMOps与MLOps的区别。 对LLMOps的未来有所了解。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 什么是LLMOps? LLMOps代表着大型语言模型操作,类似于MLOps,但专门为大型语言模型(LLMs)设计。它需要使用新的工具和最佳实践来处理与LLM驱动的应用程序有关的一切,从开发到部署和持续维护。 为了更好地理解这个概念,让我们来解释一下LLMs和MLOps的含义: LLMs是可以生成人类语言的大型语言模型。它们拥有数十亿的参数,并且是在数十亿的文本数据上进行训练的。 MLOps(机器学习运营)是一组用于管理机器学习驱动应用程序生命周期的工具和实践。 现在我们已经解释了基本概念,让我们更深入地探讨这个话题。 关于LLMOps的热潮是什么? 首先,像BERT和GPT-2这样的LLMs自2018年以来就已经存在。然而,现在,在近五年后,我们才遇到了LLMOps这个概念的迅猛崛起。主要原因是LLMs在2022年12月发布ChatGPT时受到了很多媒体的关注。 自那时以来,我们看到了许多不同类型的应用程序充分利用LLMs的强大能力。这包括从熟悉的ChatGPT之类的聊天机器人,到用于编辑或摘要的更个人化的写作助手(例如Notion AI),以及用于文案撰写的高效助手(例如Jasper和copy.ai)。它还包括用于编写和调试代码的编程助手(例如GitHub Copilot)、测试代码的助手(例如Codium AI)以及识别安全问题的助手(例如Socket AI)。 随着越来越多的人将LLM驱动的应用程序开发和投入生产,人们开始贡献他们的经验。 “用LLMs做一些酷炫的东西很容易,但让它们适合投入生产非常困难。” –…

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使用MLflow进行机器学习实验追踪

介绍 机器学习(ML)领域正在迅速扩展,并在许多不同的行业中应用。随着机器学习实验使用MLflow进行跟踪和管理所需的试验变得越来越复杂,跟踪它们变得更加困难。这可能会给数据科学家带来许多问题,例如: 实验丢失或重复:跟踪所有进行的实验可能具有挑战性,这会增加实验丢失或重复的风险。 结果的可重现性:可能很难复制实验的发现,这使得故障排除和提高模型变得困难。 透明度不足:可能难以相信模型的预测,因为难以理解模型是如何创建的。 CHUTTERSNAP在Unsplash上的照片 鉴于上述挑战,拥有一个可以跟踪所有ML实验并记录度量指标以实现更好的可重现性并促进协作的工具非常重要。本博客将探索和学习MLflow,一个开源的ML实验跟踪和模型管理工具,并提供代码示例。 学习目标 在本文中,我们旨在对使用MLflow进行机器学习实验跟踪和模型注册有一个清晰的理解。 此外,我们将学习如何以可重复和可重用的方式交付ML项目。 最后,我们将了解LLM是什么,以及为什么需要跟踪LLM对于应用程序开发。 什么是MLflow? MLflow标志(来源:官方网站) 称为MLflow的机器学习实验跟踪和模型管理软件使处理机器学习项目变得更加容易。它提供了各种工具和功能来简化ML工作流程。用户可以比较和复制结果,记录参数和度量指标,并跟踪MLflow实验。此外,它还简化了模型打包和部署。 使用MLflow,您可以在训练运行过程中记录参数和度量指标。 # 导入mlflow库 import mlflow # 开始mlflow跟踪 mlflow.start_run() mlflow.log_param(“learning_rate”, 0.01) mlflow.log_metric(“accuracy”,…

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在多云环境中使用亚马逊SageMaker训练和部署机器学习模型

在本文中,我们展示了在多云环境中利用AWS最广泛、最深入的人工智能/机器学习能力的众多选项之一我们展示了如何在AWS中构建和训练一个机器学习模型,并在另一个平台上部署该模型我们使用Amazon SageMaker训练模型,将模型工件存储在Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中,并在Azure中部署和运行该模型

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使用Amazon SageMaker编排基于Ray的机器学习工作流程

随着客户尝试解决越来越具有挑战性的问题,机器学习(ML)变得越来越复杂这种复杂性通常会导致对分布式ML的需求,即使用多台机器来训练一个模型尽管这可以实现跨多个节点的任务并行化,从而加快训练时间、提高可伸缩性和改进[…]

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通过在Amazon SageMaker上使用Hugging Face进行电子邮件分类,加速客户成功管理

在这篇文章中,我们分享了SageMaker如何帮助Scalable的数据科学团队高效地管理数据科学项目的生命周期,特别是电子邮件分类器项目生命周期从使用SageMaker Studio进行初始阶段的数据分析和探索开始,然后通过SageMaker训练、推理和Hugging Face DLCs进行模型实验和部署,并最终通过与其他AWS服务集成的SageMaker Pipelines完成训练流程

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使用亚马逊SageMaker模型卡共享来改善模型治理

作为ML治理的一部分,Amazon SageMaker Model Cards 是可用的工具之一,它具有通过在整个模型生命周期中集中和标准化文档来创建模型信息的单一真相的能力

SageMaker模型卡片使您能够标准化模型的文档记录方式,从而实现对模型的生命周期(从设计、构建、训练和评估)的可见性模型卡片旨在成为有关模型的业务和技术元数据的单一真相,可可靠地用于审计和文档记录目的它们提供了模型的重要事实表

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VoAGI新闻,8月30日:7个基于生成性人工智能的项目•超越Numpy和Pandas:鲜为人知的Python库

7个使用生成式人工智能构建的项目 • 超越Numpy和Pandas:释放不太知名的Python库的潜力 • 你可以用ChatGPT的代码解释器进行数据科学的5种方式 • GPT-4:8个模型合一;秘密揭晓

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顶级低/无代码AI工具(2023年9月)

利用低代码和无代码的人工智能工具和平台,正在开发利用机器学习以新颖方式的应用。AI可以用于创建协调销售和营销工作的网络服务和客户端应用程序。只需要最少的编码专业知识即可利用低代码和无代码解决方案。 无需编码或低代码的人工智能技术反映了计算机科学中长期追求的目标。无代码是一种不需要编写任何代码的软件设计系统。同时,低代码是一种促进更快应用交付的软件开发技术,几乎不需要编码,并且低代码平台是一种使用GUI界面进行应用程序可视化开发的软件工具。该AI工具无需编码,可以使用简单的拖放界面,用于AI应用的无代码或低代码开发环境。 顶级的低代码和无代码AI工具包括以下内容: MakeML 使用MakeML生成用于对象识别和分割的机器学习模型,无需手动编码。它简化了创建和高效管理大型数据集的过程。除了为您的ML模型准备就绪,您还可以进行测试。MakeML是一个在线资源,可以在几小时内教您构建AI软件并将计算机视觉应用于内部问题。在移动设备上还提供视频教程,帮助您掌握机器学习。MakeML的专业人员将帮助您开发计算机视觉解决方案并将其整合到您的产品中。不收取费用提供单个GPU云训练和有限的数据集导入/导出。 Obviously AI 借助Obviously AI的机器学习平台,您可以在几分钟内进行准确的预测,甚至不需要了解编码知识。这包括创建机器学习算法并通过单击鼠标预测其结果。使用数据对话框修改数据集而无需额外的代码,然后在组织中分发或展示您的ML模型。低代码API允许任何人使用算法进行预测,并将这些预测整合到他们的实际应用程序中。此外,Obviously AI为您提供了先进的算法和技术,而不会影响效率。它可用于收入预测、供应链规划和定向广告。实时预测可实现潜在客户转化、动态定价、贷款偿还和其他结果。 SuperAnnotate 使用SuperAnnotate创建AI动力超级数据。它是用于AI相关任务的端到端系统,包括注释、管理和版本控制“ground truth”数据。借助其强大的工具包、顶级的注释服务和可靠的数据管理系统,您的AI流程可以实现三到五倍的更快规模化和自动化。使用行业领先的服务和软件进行高吞吐量数据注释,包括视频、文本和图像。项目管理工具和团队协作可以帮助您的模型在实践中取得成功。建立一个简化的注释工作流程,监控项目质量,与团队分享更新等,所有这些都可以通过SuperAnnotate实现。由于其主动学习和自动化功能,它可以加速您的注释过程。 Teachable Machine Teachable Machine允许您教计算机识别和响应您的声音、手势和照片。无需编写任何代码,它可以快速创建强大的机器学习模型,用于集成到应用程序、网站等中。Teachable Machine是一个基于Web的低代码机器学习平台,可实现广泛可用的机器学习模型的开发。您需要收集并组织示例以教计算机学习新东西。您可以让计算机作为一个学习机器进行测试,然后立即进行测试。您可以在您的在线项目中使用该模型。您还可以将模型托管在线或作为可下载文件分发。最重要的是,该模型完全在您的设备上本地运行,因此您的音频或视频在任何时候都不需要离开系统。借助文件、相机和简短的音频样本,对照片和身体方向进行分类变得轻而易举。 Apple的Create ML 在您的Mac上,发现一种创新的方法来教授和训练ML模型。它使用Apple的Create ML便捷地创建ML模型并在Mac上进行训练。在一个项目中,您可以同时训练多个模型,每个模型都有一个独特的数据集。它包含一个外部图形处理单元,可以提高在Mac上的模型速度。通过暂停和恢复播放等选项,掌握您的训练进度。评估集将告诉您模型的表现如何。通过检查关键绩效指标和相互关系,发现各种提升模型的用例、前景和未来的投资。使用iPhone上的摄像头进行连续预览,体验模型的性能。通过使用硬件加速器在Mac上更快地训练模型。Create ML中的模型可以是各种各样的类型,包括图像、电影、音乐、演讲、文本、表格等。之后,您可以用新的信息和设置训练您的计算机。 PyCaret 通过PyCaret,一个低代码机器学习平台,您可以在Python中自动化机器学习工作流程。使用这个基本、简单的机器学习库,您可以更多地将精力集中在分析上,如数据预处理、模型训练、模型解释性、MLOps和探索性数据分析,而不是编写代码。PyCaret是模块化构建的,不同的模型可以执行各种机器学习操作。在这里,函数是按照一定过程执行任务的集合。使用PyCaret,几乎任何人都可以创建完整的、低代码的机器学习解决方案。提供了快速入门指南、博客、视频和在线论坛供学习使用。创建一个基本的机器学习应用程序,快速训练您的模型,然后经过分析和优化后,立即将其部署为REST…

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