Skalowanie MLOps do zarządzania wieloma modelami uczenia maszynowego jest kluczowe w złożonych projektach. Artykuł opisuje, jak narzędzia takie jak Apache Airflow, MLflow i konteneryzacja pomagają automatyzować i usprawniać cykl życia wielu modeli, rozwiązując problemy z gromadzeniem danych, wdrażaniem i skalowalnością systemu.
HomeLab to osobiste laboratorium komputerowe stworzone w domu, umożliwiające eksperymentowanie, naukę i testowanie technologii. Artykuł omawia korzyści płynące z HomeLabów, przykłady udanych konfiguracji oraz podejścia do ich budowy. Podkreśla również znaczenie bezpieczeństwa i zawiera praktyczne wskazówki dotyczące tworzenia własnego HomeLabu.
Artykuł bada metodę RLHF jako sposób na wzbogacenie modeli językowych o głębsze zrozumienie skomplikowanych koncepcji. Podkreśla wyzwania związane z dostępnością i kosztami zgromadzenia danych przez ekspertów. Omawia także, jak RLHF znacząco poprawiło ChatGPT w porównaniu do oryginalnego GPT-3.
Koniec
Koniec