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中间件_阿里云企业管理软件公司-免备案_优惠

时间:2021-07-19 11:24编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 服务器 >

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虽然模型构建和训练是构建有用的机器学习驱动的应用程序的必要步骤,大数据的解决方案,数据更新,但它们只是构建机器学习(ML)工作流时需要注意的一小部分。为了满足这一需求,上周我们发布了AI Hub和Kubeflow Pipelines工具,这些工具的设计不仅考虑到了数据科学家,还考虑到了软件和数据工程师,可以帮助您在组织内部和团队之间构建和共享模型和ML工作流,以便集成到业务的不同部分。管道使您能够将数据移植到可访问的格式和位置,执行数据清理和特征工程,分析经过训练的模型,返利系统,版本化模型,可伸缩地为经过训练的模型提供服务,同时避免训练或服务倾斜,等等。随着您和您的机器学习团队专业知识的增长,您会发现这些工作流程需要可移植和一致的可重复性,但有许多需要集成的"移动部件"。

此外,大多数这些活动会在多个工作流程中重复,新云,可能只有不同的参数集。有时,您会运行一组需要以可审核和可重复的方式执行的实验。其他时候,淘客什么意思,一个ML工作流的一部分或全部需要在prem上运行,但在其他情况下,使用托管云服务可能会更有效率,这样可以方便地分发和扩展工作流步骤,并并行运行多个实验。

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