Automatyczne tworzenie modeli uczenia maszynowego z pełną widocznością w usłudze AWS Sagemaker – korzyści z wygenerowanego Jupyter Notebooka.
Autor: RB
Sagemaker Studio – interaktywne środowisko dla Data Scientist. Z Jupyter Notebooks na pokładzie, oferuje współpracę, śledzenie eksperymentów i integrację z systemem kontroli wersji. Przegląd quasi IDE w przeglądarce.
Sagemaker: Wytwarzanie usług ML w chmurze AWS na nowym poziomie
Odkryj potężną usługę Sagemaker, która gromadzi wszystkie niezbędne funkcjonalności związane z wytwarzaniem usług uczenia maszynowego w chmurze AWS.
Nie opóźniaj odpowiedzi klientom serwera jeśli nie musisz. Opis i przykłady BackgroundTask w FastAPI
Opracowywanie przepisów to proces uczenia się metodą prób i błędów. Nie oczekujesz, że pierwsza próba nowego dania wykonana przez szefa kuchni będzie ostatnią. W rzeczywistości cała idea opracowywania przepisu polega na wypróbowaniu wielu wariacji na dany temat i odkryciu najlepszej wersji.
Rozwój jest czymś zupełnie innym niż produkcja. Pomyśl o rozwoju jako o tworzeniu przepisu, a o produkcji jako o przestrzeganiu przepisu.
Dowiedz się, jak wyeliminować marnotrawstwo i przyjąć zasady szczupłego rozwoju oprogramowania, aby dostarczyć więcej wartości swoim klientom przy mniejszym nakładzie pracy.
Zacznijmy od początku: czym jest ciągłe dostarczanie (continuous delivery)? To podejście w wytwarzaniu oprogramowania, w którym wdrożenie nowej wersji jest decyzją biznesową. Ale jak to osiągnąć dla usług ML?
Pisania można się nauczyć; pisania, czyli myślenia. Na najbardziej abstrakcyjnych poziomach twój umysł jest zorganizowany w sposób werbalny. Tym samym jeśli dzięki pisaniu nauczysz się myśleć, rozwiniesz uporządkowany, efektywny umysł. Oznacza to również, że będziesz zdrowszy psychicznie i fizycznie, gdyż brak klarowności myślenia powoduje niepotrzebny stres.
W trakcie zapisu danych do bazy wiele rzeczy może pójść nie tak. Może zapełnić się dysk, połączenie sieciowe zostanie zerwane pomiędzy bazą a klientem, przewróci się aplikacja, która wysyła
Partycjonowanie pozwala podzielić tabelę na mniejsze części, gdzie każda z nich może się znajdować na innym serwerze. Zobacz, jak to działa oraz dlaczego jest to ważne.