
MLOPSおよびETL向けのApache Airflow - 説明、利点および例
Pythonを用いたETS/MLOPS向けの優れたフレームワーク
Apache Airflow は、Python コードを使用してワークフローをプログラマティックに作成、スケジュール、監視するためのオープンソースプラットフォームです。伝統的な、手動の、またはUIベースのワークフローツールの代替として、柔軟で強力な選択肢を提供します。
Pythonを用いたETS/MLOPS向けの優れたフレームワーク
Apache Airflow は、Python コードを使用してワークフローをプログラマティックに作成、スケジュール、監視するためのオープンソースプラットフォームです。伝統的な、手動の、またはUIベースのワークフローツールの代替として、柔軟で強力な選択肢を提供します。
以前、オブジェクト検出AIのトレーニングを行いました。
ある寒い冬の7月の日… その日はオーストラリアにいた… 私は、未封のコンクリート補強筋を検出するためのAIモデルを訓練するという緊急の必要性を感じた…
LLM用に2番目のGPUをインストールを検討中ですか?
PCIe レーンがLLMの性能に与える影響? タスクによります。トレーニングやマルチGPUの推論では、パフォーマンスの低下が顕著です。
AIには多くの電力が必要です...
現代の世界の混乱の中でここにいて、さまざまなカードのテクスペックを比較 で、AI のタスクに適したものを確認しています。
(Deep Learning,
オブジェクト検出、
LLMs など)。
しかし、これらはすべて非常に高価です。
MM* ツールのフルセットは EOL となっています...
私はMMDetection (mmengine, mdet, mmcv)をかなり使い、
今ではそのゲームから出てしまったようです。
残念です。私はそのモデルズーが好きでした。