首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
MLOps/LLMOps
吃果冻不吐果冻皮
创建于2021-07-07
订阅专栏
MLOps实践
等 136 人订阅
共150篇文章
创建于2021-07-07
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开源中文对话大模型BELLE及GPTQ量化
最近,ChatGPT、GPT4等大模型的突如其来,但对于普通大众,想要从头开始训练一个上百亿、千亿的大模型成本高昂,因此,开源平替是一个不错的选择。之前,尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford
从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B)
近日,Meta开源了他们的LLaMA系列模型,包含了参数量为7B/13B/33B/65B的不同模型,然而,原模型的效果较差(如生成的结果文不对题、以及无法自然地结束生成等)。因此,斯坦福的 Alpac
大模型实践总结
随着近期ChatGPT的迅速出圈,加速了的大模型时代变革。以Transformer、MOE为代表的大模型,传统的单机单卡训练模式肯定不能满足,这时候我们就需要
机器学习模型可视化(Slingshot)
数据可视化可以赋能任何企业。 这包括在以下方面的巨大改进: 业务流程 设计 发展 评估 因此,利用机器学习可视化也是您的业务所需要的。 什么是机器学习:要点 机器学习(或 ML)是人工智能(或 AI)
DataOps 数据开发入门
DataOps 方法承诺帮助企业以更少的错误更快地构建数据解决方案。然而,从理论到实践需要仔细规划。本文将概述该策略的基本原则,并为您提供一个框架,以启动您自己的 DataOps 计划并改进您的数据开
面向 AI 的 DevOps:准备好扩展您的 AI 了吗?
怎样才能带来强大的改变?速度+质量+规模+灵活性。正如 DevOps 将其带入软件开发一样,您可以使用 DevOps 为您的 AI 模型交付提供动力。 下一波竞争优势预计将来自人工智能 (AI) 、区
开源实验跟踪工具指南
简介 机器学习涉及大量实验。 随着我们努力改进我们的模型,我们将尝试不同的技术,收集更好的数据,并调整某些参数。 在执行所有这些操作时,我们会查看准确率等指标来确定模型的好坏。 实验跟踪使数据科学家能
开源数据版本控制指南
简介 数据就是机器学习中的一切。无论您是在构建模型来推荐产品还是识别猫图片,这都是正确的。管理数据既复杂又耗时。我们的数据集通常非常大,这使得存储和与团队共享它们变得困难。数据也会随着时间的推移而发展
一个开源模型服务(model serving)指南
简介 当我们完成模型训练之后,我们如何处理我们的模型呢? 模型本身没有多大价值 —— 关键在于你如何使
使用 Seldon Alibi 进行模型监控
在我们之前的博客中,我们研究了如何使用 Seldon Core 服务模型。 虽然 Seldon 使在生
使用 Seldon Core 服务模型
当您构建机器学习驱动的产品时,弄清楚如何弥合模型与其他一切之间的差距至关重要。 例如,也许你有一个很好
数据漂移检测(二):NLP 和 CV 中的非结构化数据(Arthur)
注意:这是我们深入探讨数据漂移检测问题的系列文章的第二部分。 如果您还不熟悉数据漂移检测,请查看我们在
数据漂移检测(一):使用表格数据的多变量漂移(Arthur)
表格数据的多元数据漂移 监控机器学习模型的持续成功需要监控进入该模型的数据。这意味着确保今天通过的数据
使用 Arize 监控非结构化数据(Arize)
为什么要 Embeddings? 我们认为 Embeddings 是人工智能和深度学习的基础。Embe
如何检测文本(NLP)和图像(计算机视觉)数据漂移
介绍 在现实世界中,数据以各种系统和格式记录,并且不断变化。 这些变化可能会随着便携式系统的老化和机械
在 CIFAR-10 数据集上使用 Kolmogorov Smirnov 数据漂移检测器(Seldon Alibi Detect)
方法 漂移检测器应用基于特征的两样本 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验。对于多变
在 CIFAR-10 数据集上使用最大均值差异(MMD)漂移检测器(Seldon Alibi Detect)
方法 Maximum Mean Discrepancy (MMD) 检测器是一种基于核的多元2样本测试方法
在 IMDB 电影评论数据集上进行文本数据漂移检测(Seldon Alibi Detect)
方法 我们使用最大均值差异(MMD)和 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检测器检测文
机器学习模型监控工具:Evidently 与 Seldon Alibi 对比
介绍 每当我们训练和部署机器学习模型时,我们都希望确保该模型在生产中表现良好。 模型需要监控,因为现实
DLOps:用于深度学习的 MLOps(Valohai)
机器学习运维 (MLOps) 刚刚成为一个被广泛认可的概念——尽管不一定被广泛理解或认同。 但是,如果
下一页