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Machine Learning Engineer Learning Path
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2024年七大机器学习模型部署和服务工具大揭秘
本文介绍2024年的七大机器学习模型部署和服务工具,包括MLflow、Ray Serve、Kubeflow、Seldon Core V2、BentoML、ONNX Runtime和TensorFlow Serving,为机器学习从业者提供解决部署和使用模型过程中的挑战的功能强大工具和框架。- 172
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了解Kubernetes在部署机器学习模型中的优势,包括扩展性、微服务支持、可移植性和可重复性,以及如何监控Kubernetes基础设施。- 417
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Feast on Amazon: 构建MLOps平台的特征库框架及使用指南
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如何有效部署和管理生成式人工智能:MLOps最佳实践
本文介绍了如何有效地部署和管理生成式人工智能,通过MLOps最佳实践来集成大型语言模型,以优化效率并创造商业价值。内容涵盖了生成式人工智能时代的影响,LLM的重要性以及AI-Optimized vLLM框架的特性和示例代码。- 773
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MLOps与DevOps:从MLOps到LMOps的实施挑战与关键技术
了解从MLOps到LMOps的实施挑战与关键技术,以及MLOps与DevOps的共同点与区别。探索机器学习和深度学习技术在大规模生产环境中的应用,以及如何简化开发流程并降低沟通成本。- 785
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