آسان‌جو
راهنمای کاربردی

چگونه pipelineها را کارآمدتر طراحی کنیم؟

AUتحریریه
۱۴۰۴/۰۷/۱۲
6 دقیقه مطالعه
pipeline باید طوری طراحی شود که تنها بخش‌های تغییر یافته دوباره اجرا شوند. استفاده از caching و parallel processing می‌تواند زمان و هزینه را کاهش دهد.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری
راهنمای بهینه‌سازی هزینه در عملیات ML Ops
مقدمه
در این کتابچه یاد می‌گیرید چگونه هزینه‌های زیرساخت، آموزش و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین را در عملیات ML Ops کاهش دهید، بدون آن‌که کیفیت کارتان افت کند.
فهرست

۱.۱
اصلی‌ترین بخش‌های پرهزینه در ML Ops کدام‌اند؟
۲.۱
چگونه مصرف منابع ابری را کنترل کنیم؟
۳.۱
چه اشتباهاتی باعث افزایش بی‌دلیل هزینه‌ها می‌شود؟

۱.۲
چگونه مدل‌ها را با مصرف کمتر GPU آموزش دهیم؟
۲.۲
آیا استفاده از سرورهای محلی مقرون‌به‌صرفه است؟
۳.۲
چگونه pipelineها را کارآمدتر طراحی کنیم؟

۱.۳
کدام ابزارهای open-source در ML Ops کاربردی‌اند؟
۲.۳
چگونه هزینه ذخیره‌سازی داده را کاهش دهیم؟
۳.۳
آیا استفاده از سرویس‌های اشتراکی مقرون‌به‌صرفه است؟

۱.۴
چگونه هزینه‌های ML Ops را در طول زمان پایش کنیم؟
۲.۴
چه شاخص‌هایی برای بهینه‌سازی هزینه مهم‌اند؟
۳.۴
چطور فرهنگ صرفه‌جویی در تیم داده ایجاد کنیم؟
دسترسی سریع پس از خرید

دسترسی سریع پس از خرید