Artwork

Nội dung được cung cấp bởi TWIML and Sam Charrington. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được TWIML and Sam Charrington hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

Live from TWIMLcon! The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools - #597

47:59
 
Chia sẻ
 

Manage episode 345771384 series 2355587
Nội dung được cung cấp bởi TWIML and Sam Charrington. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được TWIML and Sam Charrington hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Over the last few years, it’s been established that your ML team needs at least some basic tooling in order to be effective, providing support for various aspects of the machine learning workflow, from data acquisition and management, to model development and optimization, to model deployment and monitoring.

But how do you get there? Many tools available off the shelf, both commercial and open source, can help.

At the extremes, these tools can fall into one of a couple of buckets. End-to-end platforms that try to provide support for many aspects of the ML lifecycle, and specialized tools that offer deep functionality in a particular domain or area.

At TWIMLcon: AI Platforms 2022, our panelists debated the merits of these approaches in The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools.

  continue reading

696 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 345771384 series 2355587
Nội dung được cung cấp bởi TWIML and Sam Charrington. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được TWIML and Sam Charrington hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Over the last few years, it’s been established that your ML team needs at least some basic tooling in order to be effective, providing support for various aspects of the machine learning workflow, from data acquisition and management, to model development and optimization, to model deployment and monitoring.

But how do you get there? Many tools available off the shelf, both commercial and open source, can help.

At the extremes, these tools can fall into one of a couple of buckets. End-to-end platforms that try to provide support for many aspects of the ML lifecycle, and specialized tools that offer deep functionality in a particular domain or area.

At TWIMLcon: AI Platforms 2022, our panelists debated the merits of these approaches in The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools.

  continue reading

696 tập

همه قسمت ها

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh