構建毫升模型是很困難的。將它們轉移到生產困難。維護數據質量和模型精度的隻是幾個挑戰。磚獨特的流線毫升發展,從數據準備模型訓練和部署規模。
La sfida
表麵上
- 毫升的龐大數量的多樣性框架很難管理毫升環境
- 困難的傳遞團隊之間由於不同的工具和流程,從數據準備、實驗和生產
- 很難跟蹤實驗中,模型、依賴和工件很難繁殖的結果
- 安全與合規風險
解決方案
DOPO
- 一鍵訪問現成的,整個生命周期優化和可伸縮的ML環境
- 一個平台Beplay体育安卓版本數據攝取、featurization模型構建,調優,productionization簡化傳遞
- 自動跟蹤實驗中,代碼,結果在一個中心樞紐和工件和管理模型
- 滿足遵從性需求與細粒度訪問控製、數據沿襲和版本控製。
磚的機器學習
看到磚幫助合作準備數據,構建、部署和管理先進的MLbeplay娱乐ios模型,
從實驗到生產,以前所未有的規模。
從實驗到生產毫升無與倫比的規模
一流的開發環境
所有你需要完成工作是一個點擊在工作區:數據集,毫升環境,筆記本,文件,實驗中,模型,都可以安全地在一個地方。
beplay娱乐ios協作筆記本和多語言支持(Python, R, Scala, SQL)更容易作為一個團隊,共同工作,Git集成,版本控製,基於角色的訪問控製,幫助你保持控製。或者幹脆使用熟悉的工具如Jupyter實驗室,PyCharm, IntelliJ, RStudio磚受益於無限的數據存儲和計算。
從原始數據到高質量的特色商店
機器學習實踐者火車模型在各種各樣的數據形式和格式:小型或大型數據集,DataFrames、文本、圖像、批處理或流。都需要特定的管道和轉換
磚可以讓您從任何來源攝取原始數據,合並批處理和流數據,安排轉換、版本表和執行質量檢查以確保原始數據和準備其餘的組織分析。現在你可以在任何數據無縫地、可靠地工作,CSV文件或湖吸入大量數據,基於您的需要。
最好的地方運行scikit-learn、TensorFlow PyTorch等等…
毫升框架發展正在以瘋狂的速度使它具有挑戰性維持毫升環境。磚毫升運行時提供了準備使用和優化毫升環境包括最受歡迎的ML框架(scikit-learn、TensorFlow等…)和Conda支持。
內置的AutoML像hyperparameter調優結果幫助更快,簡化縮放幫助你毫不費力地從小型到大型數據所以你不必受限於計算有多少可用了。例如,火車速度的深度學習模型在整個集群分布計算HorovodRunner和擠壓集群中的每個GPU的性能通過運行TensorFlow CUDA-optimized版本。
跟蹤實驗和工件複製後運行
ML算法有許多可配置參數,是否單獨或作為一個團隊工作,很難跟蹤哪些參數,代碼和數據進入每個實驗產生一個模型。
MLflow自動跟蹤你的實驗以及構件(如數據、代碼、參數和結果為每個從筆記本內部訓練。所以你可以很快看到乍一看之前的運行,比較結果,回到前一個版本的代碼。一旦你已經確定了生產的最佳版本的模型,它在一個中央存儲庫提交注冊部署和簡化的傳遞。
自信從原型到生產
訓練模型注冊後,您可以通過生命周期的協作管理它們MLflow模型注冊表。beplay娱乐ios
模型可以通過不同階段版本化和移動,如實驗、分期、生產和存檔。利益相關者可以評論和提交請求改變階段。所有的生命周期管理與審批和管理工作流集成和基於角色的訪問控製。
在任何地方部署模型
快速部署批量生產模型推理在Apache引發™,或REST api使用內置集成和碼頭工人容器,Azure毫升,亞馬遜SageMaker。
實施生產模型使用工作調度器和auto-managed集群規模根據需要根據業務的需要。
迅速推動您的模型的最新版本生產和監控模型與三角洲湖和MLflow漂移。
Referenze
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磚,Quby已經能夠兌現自己的任務:利用機器學習來改善他們的客戶的舒適和生活,幫助減少能源消耗。beplay体育app下载地址
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