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技術【Azure MLOps - 2】使用Azure DevOps建立專案與連線設定

在上一篇【Azure MLOps - 1】使用Azure DevOps建立AML pipelines，已經設定好練習會需要的教材: Azure DevOps與A...

silviasu ‧ 2023-01-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

從 AI 落地談 MLOps 系列第 16 篇

技術 Day 16 : 特徵工程 tf.Tramsform 實作

接續 Day 15 的 tf.Tramsform 介紹，今日進行實作，先以TensorFlow Transform 預處理數據的入門範例作為演示過程，官方 C...

威利斯 ‧ 2021-09-16

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鐵人賽 DevOps DAY 7

30 Days of MLOps 系列第 7 篇

技術解析 Tensorflow Serving 的 Docker file - 30 Days of MLOps

docker hub: https://hub.docker.com/r/tensorflow/serving/tags/ git clone https://...

alincode ‧ 2020-09-22

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 15 篇

技術案例：MLOps在醫療產業(上) - 5個常見案例與3個風險來源

隨著生物醫學數據的增加，機器學習可以提供各式服務來幫助人類。常見的案例像是：診斷問題、藥物發明、虛擬醫療保健等。在醫療產業推機器學習的服務，會遇到哪些常見的監管...

bymiachang ‧ 2021-09-15 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 19 篇

技術 [Day 19] 收集資料 — 你要對人家負責啊!

With data collection, ‘the sooner the better’ is always the best answer. – Mari...

chihying ‧ 2021-10-04

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 2 篇

技術 [Day 02] - 從 Python 🐍 到 Rust 🦀｜超級概覽，那 Mojo🔥呢？

今日份 Ferris 在進入正題前，先奉上今日份的熟螃蟹，本來想用 Stable diffusion 生成整個圖，但嘗試了幾次結果都太詭異了，最終只成功生成了背...

chihying ‧ 2023-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 25

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 28 篇

技術管理、技術、商業層面來看：應該買一個？還是自己建一個機器學習系統？

在決定要引入機器學習專案的時候，第一個要思考的問題就是，這個服務應該要從外面買？還是要自己建一個？(buy or build)。這個問題從管理層面、技術層面與商...

bymiachang ‧ 2021-09-29 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 DevOps DAY 9

30 Days of MLOps 系列第 9 篇

技術透過 REST API 與 Model 互動 - 30 Days of MLOps

取得 Model 的狀態資訊 API 語法 GET http://host:port/v1/models/${MODEL_NAME}[/versions/${V...

alincode ‧ 2020-09-24

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 16 篇

技術 [Day 16] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (7/10)｜後端 LLM API

今日份 Ferris 今天要接著要實作後端 API 了，是這個專案中最難的部分，要起飛啦～＊Droidstacean by Ivan Lozano, based...

chihying ‧ 2023-10-01

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鐵人賽 AI & Data DAY 6

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 6 篇

技術 [Day 06] 監控、維護 — 自己開一家徵信社吧!

大家好，在開始之前先祝大家中秋節快樂~~ 監控 (Monitor) 最常見的監控方法為儀表板 (Dashboard)，依照專案可選擇適當的監控指標，而監控指標的...

chihying ‧ 2021-09-21

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 15 篇

技術 [Day 15] ML 實驗管理 — 翻開覆蓋的陷阱卡~ 記帳小本本!

All life is an experiment. The more experiments you make the better. — Ralph Wa...

chihying ‧ 2021-09-30

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 19 篇

技術 [Day 19] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (10/10)｜結論及展望

今日份 Ferris 昨天完成了我們的專案，今天一起靜下心坐下來休息一下，談談未來可以改善的地方，來吧，你坐啊結論及展望經歷了 9 天的努力，終於把專案完成...

chihying ‧ 2023-10-04

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技術【Azure MLOps - 6】建立CD pipeline:把機器學習模型部署到staging area

延續上一篇文章，當CI pipeline執行結束後，模型會被下載到【pipeline published artifact區域】。接下來，就把【pipeline...

silviasu ‧ 2023-02-01

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 10 篇

技術 [Day 10] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (1/10)｜專案簡介

今日份 Ferris 接下來幾天都要做專案啦，這次挑戰要繼續拓展鋼鐵動物系列，上次參加鐵人賽做了鋼鐵鳥 Iron Bird 鳥兒分類器，這次改做鋼鐵草泥馬 I...

chihying ‧ 2023-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 16 篇

技術案例：MLOps在醫療產業(下) - 3個局限性與4個學習要點

跟AI/ML 有關的監管考量在前一篇的文章指出，在醫療產業中的監管文獻有兩篇。然而這兩篇的內容其實都不是針對ML的案例而寫的。在MDCG的另一個規範MDR/I...

bymiachang ‧ 2021-09-16 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 10 篇

技術 [Day 10] 模型達到商業指標的挑戰 — Test set performance 的殞落

Achieving low average tested error isn't good enough for a project. 前言昨天談到大部分...

chihying ‧ 2021-09-25

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 20 篇

技術 [Day 20] - 中場休息 🏖️ 如何度過 Rust 新手村? 我要打十個 Borrow checker！

今日份 Ferris 今天要來打 Boss！畫出來的圖很酷，搭配 Ferris 屁屁好魔性 🥹＊Ferris from strager - Faster th...

chihying ‧ 2023-10-05

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鐵人賽 AI & Data DAY 4

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 4 篇

技術為什麼87% 的資料科學專案沒辦法產品化？ | MLOps落地指南 - 技術篇

“為什麼87% 的資料科學專案沒辦法產品化？”在Transform 2019 of VentureBeat[1] 的一篇報導給予了這樣的宣告。這並不是一個小數字...

bymiachang ‧ 2021-09-04 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 22 篇

技術 [Day 22] - 資料處理和特徵工程 🔢 (上) | ML 系統設計 🏭

今日份 Ferris 今天要從 ML 系統設計的角度談談與資料相關的挑戰，延續 Ferris 日本動漫化系列，變成修理 Pipeline 的孩子 🏮 接下來幾...

chihying ‧ 2023-10-07

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 24 篇

技術 [Day 24] - 資料處理和特徵工程 🔢 (下) | Rust x Jupyter 資料工程 🦀

今日份 Ferris 今天 Ferris 要大展身手了！ Rust REPL REPL（讀音：REH-ple）代表 Read-Eval-Print Loop，是...

chihying ‧ 2023-10-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 19 篇

技術 MLOps在金融產業：看懂金融審計如何導入ML專案(附所需文件清單)

在algorithmia的 2021 年報告顯示，大多數組織在機器學習方面面臨一定程度的監管負擔，67% 的組織必須遵守多項法規。這些法規包含ISO, OCC,...

bymiachang ‧ 2021-09-19 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 26 篇

技術 [Day 26] Final Project (2/5) — 準備開始

接下來幾天的文章會像料理節目一樣，用我事先準備好的材料 (模型、App...) 來進行說明，底下就來整理一下會做的事情吧。材料: 資料：Kaggle 300...

chihying ‧ 2021-10-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 17 篇

技術 [Day 17] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (8/10)｜Rust 中載入 GGML 模型

今日份 Ferris 度過了昨天最難的部分，今天來繼續完善我們的專案吧！＊Ferris 3D by Ray March 載入模型 🏮 今天完整的程式碼可以拉到...

chihying ‧ 2023-10-02

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鐵人賽 DevOps DAY 8

30 Days of MLOps 系列第 8 篇

技術 Serving 多個 Model - 30 Days of MLOps

如果你多個 Model，用啟動參數來管理，就有點太麻煩了。這時候你可以使用 model_config.conf model_config_list { c...

alincode ‧ 2020-09-23

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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 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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技術【Azure MLOps - 4】使用Azure DevOps建立訓練模型的CI pipeline(下)

在上一篇【Azure MLOps - 3】使用Azure DevOps建立訓練模型的CI pipeline(上)中執行測試程式碼的任務，這篇會繼續建立後半部本篇...

silviasu ‧ 2023-01-31

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

Rust 加 MLOps，你說有沒有搞頭？系列第 11 篇

技術 [Day 11] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (2/10)｜行前準備

今日份 Ferris 今天開始可以磨刀霍霍向專案了，先來把必要的安裝準備好吧！ Rust nightly 由於接下來使用 Leptos 時會需要 Rust 每夜...

chihying ‧ 2023-09-26

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鐵人賽 Software Development DAY 16

Microservices in Action: with example in Node.js 系列第 16 篇

技術 Production 環境 CI/CD

步驟說明 Step1: 打包客製化的 image docker build -f docker/auth-server.Dockerfile --build-a...

alincode ‧ 2020-10-01

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鐵人賽 DevOps DAY 13

30 Days of MLOps 系列第 13 篇

技術輸出可以 Serving 的 Model

這篇看錯方向，看到 tf v1 的文件去了，之後會再把內容更新成 v2 的。步驟定義 Serving interface 存成 Save Model...

alincode ‧ 2020-09-28

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技術【Azure MLOps - 5】執行Azure DevOps CI pipeline

上兩篇終於把CI pipeline建立完成，CI pipeline做的就是把資料科學家會在Azure Machine Learning (AML)執行的所有任務...

silviasu ‧ 2023-01-31

技術 【Azure MLOps - 2】使用Azure DevOps建立專案與連線設定

技術 Day 16 : 特徵工程 tf.Tramsform 實作

技術 解析 Tensorflow Serving 的 Docker file - 30 Days of MLOps

技術 案例：MLOps在醫療產業(上) - 5個常見案例與3個風險來源

技術 [Day 19] 收集資料 — 你要對人家負責啊!

技術 [Day 02] - 從 Python 🐍 到 Rust 🦀｜超級概覽，那 Mojo🔥呢？

技術 管理、技術、商業層面來看：應該買一個？還是自己建一個機器學習系統？

技術 透過 REST API 與 Model 互動 - 30 Days of MLOps

技術 [Day 16] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (7/10)｜後端 LLM API

技術 [Day 06] 監控、維護 — 自己開一家徵信社吧!

技術 [Day 15] ML 實驗管理 — 翻開覆蓋的陷阱卡~ 記帳小本本!

技術 [Day 19] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (10/10)｜結論及展望

技術 【Azure MLOps - 6】建立CD pipeline:把機器學習模型部署到staging area

技術 [Day 10] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (1/10)｜專案簡介

技術 案例：MLOps在醫療產業(下) - 3個局限性與4個學習要點

技術 [Day 10] 模型達到商業指標的挑戰 — Test set performance 的殞落

技術 [Day 20] - 中場休息 🏖️ 如何度過 Rust 新手村? 我要打十個 Borrow checker！

技術 為什麼87% 的資料科學專案沒辦法產品化？ | MLOps落地指南 - 技術篇

技術 [Day 22] - 資料處理和特徵工程 🔢 (上) | ML 系統設計 🏭

技術 [Day 24] - 資料處理和特徵工程 🔢 (下) | Rust x Jupyter 資料工程 🦀

技術 MLOps在金融產業：看懂金融審計如何導入ML專案(附所需文件清單)

技術 [Day 26] Final Project (2/5) — 準備開始

技術 [Day 17] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (8/10)｜Rust 中載入 GGML 模型

技術 Serving 多個 Model - 30 Days of MLOps

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 【Azure MLOps - 4】使用Azure DevOps建立訓練模型的CI pipeline(下)

技術 [Day 11] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (2/10)｜行前準備

技術 Production 環境 CI/CD

技術 輸出可以 Serving 的 Model

技術 【Azure MLOps - 5】執行Azure DevOps CI pipeline

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技術【Azure MLOps - 2】使用Azure DevOps建立專案與連線設定

技術解析 Tensorflow Serving 的 Docker file - 30 Days of MLOps

技術案例：MLOps在醫療產業(上) - 5個常見案例與3個風險來源

技術管理、技術、商業層面來看：應該買一個？還是自己建一個機器學習系統？

技術透過 REST API 與 Model 互動 - 30 Days of MLOps

技術【Azure MLOps - 6】建立CD pipeline:把機器學習模型部署到staging area

技術案例：MLOps在醫療產業(下) - 3個局限性與4個學習要點

技術為什麼87% 的資料科學專案沒辦法產品化？ | MLOps落地指南 - 技術篇

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

技術【Azure MLOps - 4】使用Azure DevOps建立訓練模型的CI pipeline(下)

技術輸出可以 Serving 的 Model

技術【Azure MLOps - 5】執行Azure DevOps CI pipeline