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现代机器学习 (ML) 平台的起步已经大约有十年的时间了,这一平台的灵感主要来自数据科学家不断增长的基于Python的开源技术生态系统。现在是让我们来回顾已经取得的进展,同时突出企业在现有 ML 平台上存在的主要问题,并讨论下一代平台会是什么样子的好时机。正如我们将要讨论的,我们相信 ML 平台市场的下一个颠覆将是数据优先的 AI 平台的增长。ML 解决方案的基本组件曾经有一段时间,构建机器学习模
Git是一个开源的分布式版本控制软件,用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。可以说,Git在我们的日常软件开发中,无处不在。我对Git中常见的命令进行了梳理,如下所示。增加/删除文件添加指定文件到暂存区git add [file1] [file2] …添加指定目录到暂存区,包括子目录git add [dir]添加当前目录的所有文件到暂存区git add .添加每个变化前,都会要求确认对
什么是Easy Rules?Easy Rules是一个简单而强大的Java规则引擎,提供以下功能:轻量级框架和易于学习的API基于POJO的开发与注解的编程模型定义抽象的业务规则并轻松应用它们支持从简单规则创建组合规则的能力支持使用表达式语言(如MVEL和SpEL)定义规则的能力在一篇非常有趣的规则引擎的文章中,Martin Fowler说:您可以自己构建一个简单的规则引擎。您只需要创建一组具有条
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一、Scala概述可拓展•面向对象•函数式编程兼容JAVA•类库调用•互操作语法简洁•代码行短•类型推断•抽象控制静态类型化•可检验•安全重构支持并发控制•强计算能力•自定义其他控制结构二、安装scalaIDEEclipse(原生支
2018年谷歌发布了BERT,便一举击败 11 个 NLP 任务的 State-of-the-art (Sota)结果,成为了 NLP 界新的里程碑,同时为模型训练和NLP领域打开了新的思路,预训练模型逐渐成为自然语言处理(NLP)领域的主流;2021年12月,谷歌推出了具有万亿权重的通用语言模型 (Generalist Language Model,GLaM),该模型的一大特点就是具有稀疏性,可
在我们日常工作中,通常由于某种原因,需要更新历史提交的commit信息。一般会有如下几种场景:修改当前分支最新 commit 的提交信息修改当前分支某历史commit的提交信息修改当前分支所有提交的commit信息对于当次提交来说,我们可以显示指定提交者信息。git commit -m "Initial commit" --author="mn <mn@furzoom.com>"通过g
简介KServe 提供 一个 Kubernetes 自定义资源定义,用于在任意框架上提供机器学习 (ML) 模型服务。 它旨在通过为常见的 ML 框架(如:Tensorflow、XGBoost、Scikit-Learn、PyTorch 和 ONNX)提供高性能、高度抽象的接口来解决生产模型服务场景。它封装了自动缩放、网络、健康检查和服务配置的复杂性,为您的 ML 部署带来了尖端的服务功能,如:GP
SQL结构化查询语言数据操作(管理)语言(DML,DataManipulationLanguage)(DQL+DML)DQL 查询:获得数据。DML 管理:增加,删除,修改数据。数据定义语言(DDL,DataDefinitionLanguage)对保存数据的格式进行定义。数据库控制语言(DCL,DataBaseControlLanguage)针对数据库软件服务进行操作。SQL=DDL
简介MLflow 是一个简化机器学习开发的平台,包括跟踪实验、将代码打包以便于可再现的运行以及共享和部署模型。MLflow 提供了一组轻量级 API,可用于任何现有的机器学习应用程序或库(TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等),无论您当前在何处运行 ML 代码(例如:在笔记本电脑、独立应用程序或云平台中)。机器学习工作流程机器学习需要对广泛的数据集、数据准备步骤和算法进行试验,
Apache Airflow 是一个强大的工具,用于创建、调度和监控工作流,但它是为 ETL 任务而构建的。机器学习任务需要特定的资源,并且它们的执行细节应该是版本控制的。如果您有资源来维护 Kubernetes 集群,您可以使用 KubernetesPodOperator 扩展机器学习任务。如果您想专注于构建模型,您可以使用为机器学习任务扩展 Airflow。这样,您还将获得每次执行的自动版本控