Un outil en ligne de commande pour former et déployer des modèles Machine Learning/Deep Learning sur AWS SageMaker en quelques étapes simples !
Nous vous fournirons quelques exemples de la façon dont Sagify peut simplifier et accélérer vos pipelines ML.
Vous pouvez former, régler et déployer un Machine Learning le même jour en utilisant Sagify !
Plus besoin de configurer des instances cloud pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique
Nous avons tous été dans une situation où une équipe d’apprentissage automatique est formée sans planifier une équipe chargée de mettre en œuvre des outils ML pour les scientifiques ML.
Voici une chronologie de ce qui se passe dans ce cas :
- Tous les scientifiques ML de l’équipe ont d’excellentes idées pour résoudre les problèmes à l’aide du ML.
- L’équipe a construit un pipeline d’ingénierie de fonctionnalités (c’est douloureux aussi, et c’est dans la feuille de route de Sagify).
- Vous avez probablement téléchargé sur votre ordinateur portable un sous-ensemble de l’ensemble de données de caractéristiques et il existe des preuves que votre modèle fonctionnera.
- Le moment de l’expérimentation arrive et vous souhaitez exécuter des dizaines de tâches d’entraînement sur le cloud en utilisant l’ensemble des données de fonctionnalités.
- Tout le monde dans l’équipe a une idée sur la façon de le faire mais personne ne veut le faire :-).
Les scientifiques du ML devraient se concentrer sur le ML et non sur les tâches d’ingénierie !
Utilisez simplement Sagify! Il vous suffit d’implémenter une fonction d’entraînement !
