Stanza: A Python NLP Library for Many Human Languages.
Фреймворк содержит поддержку для запуска различных точных инструментов обработки естественного языка на более чем 60 языках и для доступа к программному обеспечению Java Stanford CoreNLP из Python.
🌐https://github.com/stanfordnlp/stanza
#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #python#буднипрограммиста #programming #stanza
🔗 stanfordnlp/stanza
Official Stanford NLP Python Library for Many Human Languages - stanfordnlp/stanza
➰ Источник ВК
Фреймворк содержит поддержку для запуска различных точных инструментов обработки естественного языка на более чем 60 языках и для доступа к программному обеспечению Java Stanford CoreNLP из Python.
🌐https://github.com/stanfordnlp/stanza
#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #python#буднипрограммиста #programming #stanza
🔗 stanfordnlp/stanza
Official Stanford NLP Python Library for Many Human Languages - stanfordnlp/stanza
➰ Источник ВК
GitHub
GitHub - stanfordnlp/stanza: Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human…
Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human languages - stanfordnlp/stanza
Инструментарий Data Scientist'а: MLFlow
MLflow - это платформа с открытым исходным кодом для управления непрерывным жизненным циклом машинного обучения. Он выполняет четыре основные функции:
* Отслеживание экспериментов для записи и сравнения параметров и результатов (MLflow Tracking).
* Упаковка кода ML в повторно используемую, воспроизводимую форму для передачи другим специалистам по данным или передачи в продакшн (MLflow Projects).
* Управление и развёртывание моделей из множества библиотек машинного обучения на различных платформах обслуживания и вывода моделей (MLflow Models).
* Предоставление центрального хранилища моделей для совместного управления полным жизненным циклом модели MLflow, включая управление версиями модели, переходы между этапами и аннотации (MLflow Model Registry).
MLflow не зависит от библиотек. Вы можете использовать его с любой библиотекой машинного обучения и на любом языке программирования, поскольку все функции доступны через REST API и CLI. Для удобства в проект также включены Python API, R API и Java API.
🌐Документация по фреймворку: https://www.mlflow.org/docs/latest/quickstart.html
#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #python#буднипрограммиста #programming #MLflow
🔗 Quickstart — MLflow 1.18.0 documentation
➰ Источник ВК
MLflow - это платформа с открытым исходным кодом для управления непрерывным жизненным циклом машинного обучения. Он выполняет четыре основные функции:
* Отслеживание экспериментов для записи и сравнения параметров и результатов (MLflow Tracking).
* Упаковка кода ML в повторно используемую, воспроизводимую форму для передачи другим специалистам по данным или передачи в продакшн (MLflow Projects).
* Управление и развёртывание моделей из множества библиотек машинного обучения на различных платформах обслуживания и вывода моделей (MLflow Models).
* Предоставление центрального хранилища моделей для совместного управления полным жизненным циклом модели MLflow, включая управление версиями модели, переходы между этапами и аннотации (MLflow Model Registry).
MLflow не зависит от библиотек. Вы можете использовать его с любой библиотекой машинного обучения и на любом языке программирования, поскольку все функции доступны через REST API и CLI. Для удобства в проект также включены Python API, R API и Java API.
🌐Документация по фреймворку: https://www.mlflow.org/docs/latest/quickstart.html
#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #python#буднипрограммиста #programming #MLflow
🔗 Quickstart — MLflow 1.18.0 documentation
➰ Источник ВК