智能避免工作流与自动跟踪交错

脑力是世界范围领先学习平台,拥有最广知识库供所有学校科目和年级使用每月超过3.5亿学生、父母和教育工作者依赖脑化平台加速理解学习

核心特征和关键切入点并发解决.机器学习驱动特征让用户取并上传照片菲律宾凯时国际官网开户Snap toSolve后检测到照片中的问题并提供解决方案

菲律宾凯时国际官网开户求解提供解决方案, 令用户匹配其他脑产品特征如ControlQQQA或math解答器(提供分步解决数学问题的办法)。

案例研究侧重于视觉搜索团队 工作视觉内容提取系统

无缝集成亚马逊SageMaker大规模跟踪

团队使用亚马逊SageMaker计算任务并服务模型

运行管道培训工作解决与同一种产品关联的不同问题举例说,一工培训主模型 检测场景对象可培训辅助模型匹配特征、检测边缘或裁剪对象

培训数增加时 团队大计算架构, 他们意识到亚马逊SageMaker日志 需要可追踪可控性 或引起工作流阻塞Mateusz Opala表示, 脑力高级机器学习工程师Mateusz Opala表示,

团队试图利用SageMaker实验跟踪实验, 但他们不喜欢跟踪UX和Python客户端并需要专用工具 广度不管实验体积

海王星检查过这些盒子

团队可以很好地整合海王星技术栈和CD管道

开发自定义模板连接海王星亚马逊Sagemaker管道使用NEPTUNE_CUSTOM_RUN_ID特征

环境变量NEPTUNE_CUSTOM_RUN_ID并发自本地机或AWS的新培训作业时,Neptunee_CUSTOM_RUN_ID等值启动作业时,NEPTUNE_CUSTOM_RUN_ID应作为单运行处理

以这种方式,他们可以日志检索实验元数据使用度量单运行数据预处理培训任务帮助团队高效组织工作,确保他们很容易从SageMaker管道复制实验

记录最关键参数后, 我们可以回溯时间并观察它过去如何工作, 我想说,这是宝贵的知识换句话说,如果我们人工跟踪实验,那决不会发生,因为我们只知道我们所想看到的东西。 Hubert BryQkowski说, 脑力高级机器学习工程师

团队或组织中任何人都能很容易地分析直觉UI

脑部AI主管Gianmario Spacagna表示:「我们选择Neptune时考虑的一个重要细节是,kb88凯时开户平台使用AWS系统需要多取AWS账号, 并使用其他实验跟踪工具,

全部支付计划内普图内包含无限数用户-thi协作特征分享UI视图持久链接提高全组织可见度

调试优化计算资源消耗

团队常使用多GPU培训操作分布式培训作业运行分布式集群大数据处理作业是团队最计算密集任务之一所以他们想优化它

测试多线程比多处理处理处理工作更好几度测试并监控海王星的工作后, 他们可以看到哪种方法效果更好

训练多GPU模型时,会损失大量时间从CPU复制图像或运行CPU数据增强因此,他们决定优化数据扩充作业,解压JPEGs并移出平原腾索Flow并开尔斯至Nvidia达利.提高数据处理速度并用海王星资源使用监控观察改善

AG凯时手机版并理解图像数据增强程序使用资源的方式AG凯时手机版他们可以看到哪些进程充分使用资源,哪些进程不使用资源-例如选择多线程多处理处理处理作业

海王星监控特征大作用优化团队GPU使用Neptune让我们更容易深入了解资源利用,

---

感谢Hubert BryQowski、Mateusz Opala和Gianmario Spacgna与我们合作创建案例研究

博客文章

深入了解脑部MLOps

实世界MLOPs实例:Ond-EndMLOPs流水线供脑部视觉搜索