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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 22 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：22 為什麼需要資料管理工具？DagsHub 與 DVC 怎麼選？

為什麼需要資料管理工具隨著開發過程持續推進，通常會產生大量版本的程式碼，並需要使用版本控制工具追蹤這些程式碼，以利後續維護。除了程式碼，訓練資料也需要進行版本...

aif_tw ‧ 2024-11-12

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 21 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：21 CNN 模型訓練 MLDM + MLDE

今天我們會使用 MLDM + MLDE 來進行貓狗圖片分類的卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）模型訓練，並進行以下...

aif_tw ‧ 2024-11-08

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 20 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：20 從前處理到模型訓練，都在版控環境中？

過去在 DL 模型的開發過程中，要追蹤大量的資料和實驗結果可能需要結合多項工具，形成較高的學習成本；針對這些問題，HPE 推出 MLDM、MLDE 作為解決方案...

aif_tw ‧ 2024-11-08

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 19 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：19 所以模型版本控制工具怎麼選？

這幾天的文章主要分享三個頗受好評的模型實驗管理工具，市面上還有很多類似的工具，這些工具各有特色與強項，團隊可視情況選擇好維護的工具。這些工具的目的都是在幫助團...

aif_tw ‧ 2024-11-01

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 18 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：18 模型版本控制 - MLflow

相較於 Tensorboard 與 Weight&Biases，MLflow 更著重於「公司內部的多人專案」的實驗管理上，主要讓工程師自己建立屬於公司內...

aif_tw ‧ 2024-11-01

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 17 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：17 模型版本控制 - Weight&Biases

大致功能與 Tensorboard 相同，但是整合了更多的深度學習(Llamaindex、Langchain、HuggingFace…)與機器學習(Sciki...

aif_tw ‧ 2024-10-25

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 16 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：16 模型版本控制 - Tensorboard

Tensorboard 算是深度學習早期最著名的實驗管理工具，至今依然十分熱門，它主打幾個功能：視覺化的方式呈現模型訓練的Loss曲線和評估指標視覺化的方...

aif_tw ‧ 2024-10-24

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 15 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：15 建模前，要思考的事

我們知道在做模型建立、模型驗證的時候需要思考以下幾個問題：多人協作如何紀錄分析每位協作者的實驗紀錄，如何從眾多的實驗紀錄中快速比較出預測效果最好的模型？當...

aif_tw ‧ 2024-10-23

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 14 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：14 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 2

上傳資料到 Repository 先執行以下指令來將範例檔案 0050.csv 上傳到 Repository： (mldm) aif@aif % pachctl...

aif_tw ‧ 2024-10-21

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 13 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：13 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 1

今天的文章將接續昨天的內容，說明具體來說，如何透過 HPE MLDM 讓資料前處理工作自動化，以及使用內建的版控功能，管理大量資料與前處理程式。實作接著我們...

aif_tw ‧ 2024-10-16

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鐵人賽 AI/ ML & Data

從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅系列第 12 篇

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：12 為什麼我們需要資料版本控制？

為什麼我們需要資料版本控制？在開發過程中，隨著時間的推移，團隊常常因為模型效能或其他考量，不斷更新訓練資料，最後累積出大量版本。想像一個情境：在增加一些訓練資...

aif_tw ‧ 2024-10-15

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鐵人賽 DevOps DAY 30

DevOps菜鳥的30天實踐挑戰：從 CI/CD Pipeline 到雲端佈署系列第 30 篇

技術 Day30 - DevOps 菜鳥的30 天的成長之旅

歡迎來到我們 30 天 DevOps 挑戰的最後一天！給自己歡呼一下！今天，就讓我們一起來回顧這段旅程，以及未來還有那些值得探索的技術吧~ 回顧整體挑戰過程...

hsinyu9901 ‧ 2024-10-14

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鐵人賽 DevOps DAY 29

DevOps菜鳥的30天實踐挑戰：從 CI/CD Pipeline 到雲端佈署系列第 29 篇

技術 Day29 - 佈署 Nginx 靜態網站至 Kubernetes (下)：從佈署到自動化管理

在前一天的文章中，我們已經準備好了一個 Nginx 的靜態網站，並且完成了容器化。今天，我們將繼續練習將這個靜態網站佈署到 Kubernetes 叢集中，並且介...

hsinyu9901 ‧ 2024-10-13

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鐵人賽 DevOps DAY 28

DevOps菜鳥的30天實踐挑戰：從 CI/CD Pipeline 到雲端佈署系列第 28 篇

技術 Day28 - 佈署 Nginx 靜態網站至 Kubernetes (上)：從專案設置到容器化

不知不覺挑戰已經到了尾聲，在最後幾天的文章中，我們將要用前幾天學到的技能，從零開始建立一個 Nginx 的靜態網站，最終將其佈署到 Kubernetes 中。本...

hsinyu9901 ‧ 2024-10-12

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鐵人賽 DevOps DAY 26

DevOps菜鳥的30天實踐挑戰：從 CI/CD Pipeline 到雲端佈署系列第 26 篇

技術 Day26 - 配置與管理 Kubernetes Secrets：保護敏感資訊

在現代應用程式的開發和維運過程中，安全地處理包括 API 密鑰、資料庫憑證、OAuth token 等，敏感資訊變得非常重要。如果這些資訊被未經授權的用戶取得，...

hsinyu9901 ‧ 2024-10-10

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鐵人賽 DevOps DAY 25

DevOps菜鳥的30天實踐挑戰：從 CI/CD Pipeline 到雲端佈署系列第 25 篇

技術 Day25 - 安全的 DevOps 流程：DevSecOps介紹

在今天的文章中，我們將深入探討 DevSecOps 的概念，以及如何將安全性策略整合到 DevOps 流程中。隨著現代應用的快速迭代和佈署，安全性已經成為 De...

hsinyu9901 ‧ 2024-10-09

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鐵人賽 DevOps DAY 30

菜逼八用Github Actions 系列第 30 篇

技術 Day 30 - 我踩過的雷

目錄目錄摘要一般workflow reusable workflow & composite action marketpla...

neverend327 ‧ 2024-10-08

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鐵人賽 Software Development DAY 24

埋藏在後端工程下的地雷與寶藏系列第 24 篇

技術 Day-24 | 自動化部署的好朋友 Ansible(2) - 簡單部署 MySQL 服務

昨天介紹完 Ansible 的重要元件，今天來簡單的實作。安裝 pip install ansible 確認安裝成功 ansible --version a...

Yusinz ‧ 2024-10-08 ‧團隊菜很長團

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鐵人賽 DevOps DAY 23

DevOps菜鳥的30天實踐挑戰：從 CI/CD Pipeline 到雲端佈署系列第 23 篇

技術 Day23 - Infrastructure as Code (IaC) 基礎架構即程式碼

在今天的文章中，我們將探討 Infrastructure as Code (IaC) 的概念，並了解它在現代 DevOps 實踐中的核心角色。隨著應用程式維運與...

hsinyu9901 ‧ 2024-10-07

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鐵人賽 Software Development DAY 23

埋藏在後端工程下的地雷與寶藏系列第 23 篇

技術 Day-23 |自動化部署的好朋友 Ansible

今天來介紹一下常在公司使用來部署 code 到 prod 的工具 Ansible! What is Ansible Ansible is an open sou...

Yusinz ‧ 2024-10-07 ‧團隊菜很長團

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鐵人賽 DevOps DAY 30

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 32 篇

技術 D32-職場之路：職場走過的人生觀

最終章：建立你的職場人生觀 D32-職場之路：職場走過的人生觀章節目標建立屬於你自己的職場人生觀每次的職場轉換都是一次賭注，不要後悔自己的選擇...

alexhsieh ‧ 2024-10-14

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鐵人賽 DevOps DAY 30

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 31 篇

技術 D31-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(2)

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D31-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(2) 章節目標快速了解 DevOps-SRE工程師技術...

alexhsieh ‧ 2024-10-14

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鐵人賽 DevOps DAY 30

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 30 篇

技術 D30-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(1)

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D30-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(1) 章節目標快速了解 DevOps-SRE工程師技術...

alexhsieh ‧ 2024-10-14

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鐵人賽 DevOps DAY 29

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 29 篇

技術 D29-不同職業的技術面試題-System Admin系統管理員-MIS資訊系統工程師(2)

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D29-不同職業的技術面試題-System Admin系統管理員-MIS資訊系統工程師(2) 章節目標快速了解 S...

alexhsieh ‧ 2024-10-13

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鐵人賽 DevOps DAY 28

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 28 篇

技術 D28-不同職業的技術面試題-System Admin系統管理員-MIS資訊系統工程師(1)

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D28-不同職業的技術面試題-System Admin系統管理員-MIS資訊系統工程師(1) 章節目標快速了解 S...

alexhsieh ‧ 2024-10-12

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鐵人賽 DevOps DAY 27

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 27 篇

技術 D27-不同職業的技術面試題-Cloud Engineer雲端工程師(2)

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D27-不同職業的技術面試題-Cloud Engineer雲端工程師(2) 章節目標快速了解 Cloud Engi...

alexhsieh ‧ 2024-10-11

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鐵人賽 DevOps DAY 29

菜逼八用Github Actions 系列第 29 篇

技術 Day 29 - Goodbye Jenkins, and hello Github Actions

目錄目錄摘要 Jenkins的組成例子其他語法例子摘要在上一篇我們比較了Github Action...

neverend327 ‧ 2024-10-07

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鐵人賽 DevOps DAY 25

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 25 篇

技術 D25-技術面試問題的分類

b# PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D25-技術面試問題的分類章節目標技術面試是門硬功夫，怎樣有效準備是重點！技術面試通常涵蓋多個方面...

alexhsieh ‧ 2024-10-09

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鐵人賽 DevOps DAY 26

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 26 篇

技術 D26-不同職業的技術面試題-Cloud Engineer雲端工程師(1)

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D26-不同職業的技術面試題-Cloud Engineer雲端工程師(1) 章節目標快速了解 Cloud Engi...

alexhsieh ‧ 2024-10-10

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鐵人賽 DevOps DAY 24

翻轉職涯！雲端 / DevOps / SRE工程師轉職必殺技：四大步驟帶你找出職能優勢、成功精準轉職的規劃指南系列第 24 篇

技術 D24-你是面試官，你在意的是？

PART 4 面試技巧：展現最好的自己 D24-你是面試官，你在意的是？章節目標面試官最在意的是你能不能為公司帶來價值？面試絕對要嘗試換位思考...

alexhsieh ‧ 2024-10-08

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：22 為什麼需要資料管理工具？DagsHub 與 DVC 怎麼選？

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：21 CNN 模型訓練 MLDM + MLDE

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：20 從前處理到模型訓練，都在版控環境中？

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：19 所以模型版本控制工具怎麼選？

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：18 模型版本控制 - MLflow

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：17 模型版本控制 - Weight&Biases

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：16 模型版本控制 - Tensorboard

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：15 建模前，要思考的事

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：14 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 2

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：13 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 1

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：12 為什麼我們需要資料版本控制？

技術 Day30 - DevOps 菜鳥的30 天的成長之旅

技術 Day29 - 佈署 Nginx 靜態網站至 Kubernetes (下)：從佈署到自動化管理

技術 Day28 - 佈署 Nginx 靜態網站至 Kubernetes (上)：從專案設置到容器化

技術 Day26 - 配置與管理 Kubernetes Secrets：保護敏感資訊

技術 Day25 - 安全的 DevOps 流程：DevSecOps介紹

技術 Day 30 - 我踩過的雷

技術 Day-24 | 自動化部署的好朋友 Ansible(2) - 簡單部署 MySQL 服務

技術 Day23 - Infrastructure as Code (IaC) 基礎架構即程式碼

技術 Day-23 |自動化部署的好朋友 Ansible

技術 D32-職場之路：職場走過的人生觀

技術 D31-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(2)

技術 D30-不同職業的技術面試題-DevOps-SRE工程師(1)

技術 D29-不同職業的技術面試題-System Admin系統管理員-MIS資訊系統工程師(2)

技術 D28-不同職業的技術面試題-System Admin系統管理員-MIS資訊系統工程師(1)

技術 D27-不同職業的技術面試題-Cloud Engineer雲端工程師(2)

技術 Day 29 - Goodbye Jenkins, and hello Github Actions

技術 D25-技術面試問題的分類

技術 D26-不同職業的技術面試題-Cloud Engineer雲端工程師(1)

技術 D24-你是面試官，你在意的是？

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技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：21 CNN 模型訓練 MLDM + MLDE

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：20 從前處理到模型訓練，都在版控環境中？

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：19 所以模型版本控制工具怎麼選？

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：18 模型版本控制 - MLflow

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：17 模型版本控制 - Weight&Biases

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：16 模型版本控制 - Tensorboard

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：15 建模前，要思考的事

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：14 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 2

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：13 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 1

技術從「這次不會壞吧」到自動化的未來：12 為什麼我們需要資料版本控制？