• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023 скачать в хорошем качестве

Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023 1 year ago

Python

Tutorial

Education

NumFOCUS

PyData

Opensource

learn

software

python 3

Julia

coding

learn to code

how to program

scientific programming

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Mary Grace Moesta - MLOps Deployment Patterns with Delta Lake and MLflow | PyData Seattle 2023

www.pydata.org Would you be better off deploying an ML model or the code that generates the model? This talk, targeted to practitioners, covers different deployment patterns for machine learning applications. Beyond introducing these patterns, we’ll discuss the downstream implications of each with respect to reproducibility, audit tracing, and CI/CD. To demonstrate solution driven architecture, we’ll lean on Delta and MLflow as core technologies to track lineage and manage the deployment strategy. The goal of this session is to empower practitioners to design efficient, automated, and robust machine learning systems. PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R. PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome! 00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details. Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Comments
  • Bernease Herman - Monitoring in the era of Generative AI, LLVMs, and embeddings 1 year ago
    Bernease Herman - Monitoring in the era of Generative AI, LLVMs, and embeddings
    Опубликовано: 1 year ago
    222
  • MLOps on Databricks: A How-To Guide 2 years ago
    MLOps on Databricks: A How-To Guide
    Опубликовано: 2 years ago
    65203
  • Viacheslav Inozemtsev - Building a Lakehouse data platform using Delta Lake, PySpark, and Trino 2 years ago
    Viacheslav Inozemtsev - Building a Lakehouse data platform using Delta Lake, PySpark, and Trino
    Опубликовано: 2 years ago
    1054
  • Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час 10 months ago
    Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час
    Опубликовано: 10 months ago
    326370
  • База по оптимизации PostgreSQL: схема, индексы, чтение EXPLAIN, методы доступа и соединения, тюнинг 5 months ago
    База по оптимизации PostgreSQL: схема, индексы, чтение EXPLAIN, методы доступа и соединения, тюнинг
    Опубликовано: 5 months ago
    62570
  • ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ О ДЕПЛОЕ, DOCKER, CI/CD, ЕСЛИ ТЫ НОВИЧОК 1 month ago
    ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ О ДЕПЛОЕ, DOCKER, CI/CD, ЕСЛИ ТЫ НОВИЧОК
    Опубликовано: 1 month ago
    75038
  • Deploying ML Models in Production: An Overview 2 years ago
    Deploying ML Models in Production: An Overview
    Опубликовано: 2 years ago
    49858
  • Introduction to Jenkins, CI/CD, and DevOps for Beginners 9 months ago
    Introduction to Jenkins, CI/CD, and DevOps for Beginners
    Опубликовано: 9 months ago
    66202
  • Mark Moyou, PhD - Understanding the end-to-end LLM training and inference pipeline 3 weeks ago
    Mark Moyou, PhD - Understanding the end-to-end LLM training and inference pipeline
    Опубликовано: 3 weeks ago
    538
  • Delta Lake - EXPLAINED - Full Tutorial 7 months ago
    Delta Lake - EXPLAINED - Full Tutorial
    Опубликовано: 7 months ago
    18347

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS