14 декабря 2024

eur = 109.01 -1.47 (-1.33 %)

btc = 101 403.00$ 956.92 (0.95 %)

eth = 3 877.80$ -55.88 (-1.42 %)

ton = 6.17$ -0.19 (-3.00 %)

usd = 103.43 -0.52 (-0.50 %)

eur = 109.01 -1.47 (-1.33 %)

btc = 101 403.00$ 956.92 (0.95 %)

Форум

Yandex Cloud поможет компаниям быстрее переносить ML-разработку из локальной инфраструктуры в облако

1 минута на чтение
Yandex Cloud поможет компаниям быстрее переносить ML-разработку из локальной инфраструктуры в облако

Облачная платформа Yandex Cloud открыла доступ к обновленной версии сервиса для полного цикла машинного обучения Yandex DataSphere.

Теперь разработчики могут использовать для ML-задач в сервисе выделенные виртуальные машины. Это поможет ИТ-специалистам, которые привыкли работать с алгоритмами в собственной инфраструктуре, легче переносить ML-вычисления в облако. Также в Yandex DataSphere стало удобнее настраивать среду разработки, что позволит быстрее обучать и выводить модели в продакшн.

Новый режим работы Yandex DataSphere Dedicated даёт возможность пользователю зарезервировать виртуальную машину в облаке под свой проект и работать с ней столько, сколько потребуется. За счет привычной работы с вычислительными ресурсами в режиме Dedicated можно ускорить разработку моделей машинного обучения для различных задач по анализу данных. Например, для обнаружения поломок оборудования или управления рисками в компании.

Помимо нового режима Dedicated, в Yandex DataSphere остается возможность выбрать режим Serverless при обучении моделей. Технология бессерверных вычислений позволяет автоматически подключать виртуальную машину нужного типа только на время непосредственных расчётов (обучение моделей, запуск и других вычислений). Этот режим позволяет пользователю оплачивать вычислительные мощности только во время реального обучения и максимально оптимизировать расходы на вычисления.

Также в Yandex DataSphere появилась новая версия Jupyter Notebook – наиболее популярного редактора кода для ML-разработки. Обновленный интерфейс, а также предустановленные расширения – например, навигация по блокноту внутри ноутбука, позволяют удобнее работать с Jupyter Notebook.  Кроме этого, в Yandex DataSphere можно настроить прозрачную визуализацию использования ресурсов: в режиме реального времени отслеживать, какие ресурсы доступны на используемых машинах и как они утилизируются.

В Yandex DataSphere есть все необходимые инструменты для полного цикла разработки машинного обучения, а также интеграции с другими облачными сервисами платформы - Data Proc (управление Apache Spark) и Data Transfer (инструмент для передачи данных). ML-специалист может подключать внутри сервиса необходимые библиотеки для параллельной обработки данных на кластерах Spark и напрямую - различные облачные хранилища для анализа и хранения данных. Также Yandex DataSphere отлично подходит для командной работы: к проектам можно подключать других ML-разработчиков и специалистов, которые задействованы в работе с моделями машинного обучения. Например, инженер поддержки может корректировать настройки для эксплуатации модели, а администратор – управлять настройками доступа.

Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»

Важные новости коротко — от GigaChat Max 
1-bg-изображение-0
img-content-1-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Как изменился Код Дурова вместе с GigaChat Max?

Узнай о всех возможностях в FAQ-статье 
bfc5e6c3-5e3c-41ec-bbe7-97cb39296225-изображение-0caa5f53d-c148-46f9-be3b-795f7a443ddf-изображение-1

GigaChat Max: коротко о главном

Какие самые популярные слова искали в Яндексе в 2024 году

Полная версия 
973c20aa-79d4-4842-97cf-4fc2ae0ff6bb-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Бывший исследователь OpenAI, который обвинил компанию в нарушении авторских прав, был найден мёртвым в своей квартире

Полная версия 

Реализовано через GigaChat Max 

Сейчас читают
Карьера
Блоги 301
Газпромбанк
МТС
Т-Банк
X5 Tech
Сбер
билайн
Яндекс Практикум
Ozon Tech
Циан
Банк 131