Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/start_ds/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Start Career in DS | Telegram Webview: start_ds/390 -
Telegram Group & Telegram Channel
🌐 Как выйти за пределы юпитер ноутбука?

Большинство начинающих дата-саентистов разрабатывают модельки в юпитер ноутбуках. Но на практике, как правило, используют модели не в ноутбуках, а запускают скрипты из различных систем. Что же нужно для для этого делать?

Во-первых, для выхода из ноутбука нужно научиться создавать такой код, который запускается одним нажатием Run All. Впоследствии это уже можно сохранить в виде скрипта с расширением .py и работать с ним.

Далее есть два уровня выхода из ноутбука:

1. Запуск скриптов по расписанию
a) В unix-системах есть команда cron, которая позволяет регулярно запускать скрипты. В своём скрипте вы, соответственно, можете собирать актуальные данные, прогонять их через модель и отправлять эти данные туда, куда вам нужно.
Можно настроить cron как на локалхосте, так и на каком-нибудь удаленном сервере. Подробнее про cron можно почитать здесь

b) Можно делать регулярные операции с данными в скрипте с помощью библиотеки scheduler, закинув скрипт на Амверу/ Render/ какие-то подобные сервисы, где он будет крутиться

2. Запуск пайплайнов по расписанию
1) Apache Airflow - система, с помощью которой можно запускать пайплайны по расписанию: автоматически собирать данные, передавать в модель и что-то делать с выходными данными модели

2) MLFlow - запуск пайплайнов по расписанию + мониторинг (на смещение скора, на входные фичи и т. д.)
Про него и другие опенсорсные решения для MLOps на Хабре есть классная статья

Еще про продуктивизацию ml моделей есть классный плейлист, стоит посмотреть, если хотите разобраться в этой теме 🙂

Ставьте огоньки, если было полезно (наберем 70 🔥?) и пишите в комментариях, про что бы вам еще хотелось увидеть посты
🔥114👍116🤩4



group-telegram.com/start_ds/390
Create:
Last Update:

🌐 Как выйти за пределы юпитер ноутбука?

Большинство начинающих дата-саентистов разрабатывают модельки в юпитер ноутбуках. Но на практике, как правило, используют модели не в ноутбуках, а запускают скрипты из различных систем. Что же нужно для для этого делать?

Во-первых, для выхода из ноутбука нужно научиться создавать такой код, который запускается одним нажатием Run All. Впоследствии это уже можно сохранить в виде скрипта с расширением .py и работать с ним.

Далее есть два уровня выхода из ноутбука:

1. Запуск скриптов по расписанию
a) В unix-системах есть команда cron, которая позволяет регулярно запускать скрипты. В своём скрипте вы, соответственно, можете собирать актуальные данные, прогонять их через модель и отправлять эти данные туда, куда вам нужно.
Можно настроить cron как на локалхосте, так и на каком-нибудь удаленном сервере. Подробнее про cron можно почитать здесь

b) Можно делать регулярные операции с данными в скрипте с помощью библиотеки scheduler, закинув скрипт на Амверу/ Render/ какие-то подобные сервисы, где он будет крутиться

2. Запуск пайплайнов по расписанию
1) Apache Airflow - система, с помощью которой можно запускать пайплайны по расписанию: автоматически собирать данные, передавать в модель и что-то делать с выходными данными модели

2) MLFlow - запуск пайплайнов по расписанию + мониторинг (на смещение скора, на входные фичи и т. д.)
Про него и другие опенсорсные решения для MLOps на Хабре есть классная статья

Еще про продуктивизацию ml моделей есть классный плейлист, стоит посмотреть, если хотите разобраться в этой теме 🙂

Ставьте огоньки, если было полезно (наберем 70 🔥?) и пишите в комментариях, про что бы вам еще хотелось увидеть посты

BY Start Career in DS




Share with your friend now:
group-telegram.com/start_ds/390

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. Now safely in France with his spouse and three of his children, Kliuchnikov scrolls through Telegram to learn about the devastation happening in his home country. The original Telegram channel has expanded into a web of accounts for different locations, including specific pages made for individual Russian cities. There's also an English-language website, which states it is owned by the people who run the Telegram channels. For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said.
from br


Telegram Start Career in DS
FROM American