heise+ | Machine Learing: Mit PyTorch ML-Modelle trainieren und deployen
#API #DeepLearning #Forschung #MLModelle #PyTorch #Python
Die Wahl eines Frameworks hängt vom Einsatzzweck ab․ Für das Entwickeln und Deployen von ML-Modellen empfiehlt sich das Python-nahe PyTorch․
#API #DeepLearning #Forschung #MLModelle #PyTorch #Python
Die Wahl eines Frameworks hängt vom Einsatzzweck ab․ Für das Entwickeln und Deployen von ML-Modellen empfiehlt sich das Python-nahe PyTorch․
Buchbesprechung: MLOps – Kernkonzepte im Überblick
#MLModelle #MLOps #MachineLearning #OReillyMedia
Das Buch zeigt, wie sich ML-Modelle in die Praxis überführen und mithilfe von MLOps-Strategien kontinuierlich weiter verbessern und langfristig warten lassen․
#MLModelle #MLOps #MachineLearning #OReillyMedia
Das Buch zeigt, wie sich ML-Modelle in die Praxis überführen und mithilfe von MLOps-Strategien kontinuierlich weiter verbessern und langfristig warten lassen․
heise-Angebot: ML-Konferenz: Frühbucherrabatt für Minds Mastering Machines jetzt bis 25․ April
#DataScience #Inferenz #MLModelle #MLOps #MachineLearning
Die Konferenz zu aktuellen Machine-Learning-Themen findet im Juni wieder vor Ort statt․ Wer die aktuelle Lage noch beobachtet, bekommt weiter Rabatt․
#DataScience #Inferenz #MLModelle #MLOps #MachineLearning
Die Konferenz zu aktuellen Machine-Learning-Themen findet im Juni wieder vor Ort statt․ Wer die aktuelle Lage noch beobachtet, bekommt weiter Rabatt․
heise+ | Einstieg in MLOps, Teil 2: Mit Kubeflow und Evidently Modellendpunkte erstellen
#Evidently #Kubeflow #KünstlicheIntelligenz #MLModelle #MLOps #MachineLearning #Monitoring
Wurde ein ML-Modell in der Kubeflow-Pipeline trainiert, lässt sich mit KServe ein Endpunkt bereitstellen․Das Monitoring darf man nicht aus den Augen verlieren․
#Evidently #Kubeflow #KünstlicheIntelligenz #MLModelle #MLOps #MachineLearning #Monitoring
Wurde ein ML-Modell in der Kubeflow-Pipeline trainiert, lässt sich mit KServe ein Endpunkt bereitstellen․Das Monitoring darf man nicht aus den Augen verlieren․