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: |

For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said. "The result is on this photo: fiery 'greetings' to the invaders," the Security Service of Ukraine wrote alongside a photo showing several military vehicles among plumes of black smoke. "For Telegram, accountability has always been a problem, which is why it was so popular even before the full-scale war with far-right extremists and terrorists from all over the world," she told AFP from her safe house outside the Ukrainian capital. Given the pro-privacy stance of the platform, it’s taken as a given that it’ll be used for a number of reasons, not all of them good. And Telegram has been attached to a fair few scandals related to terrorism, sexual exploitation and crime. Back in 2015, Vox described Telegram as “ISIS’ app of choice,” saying that the platform’s real use is the ability to use channels to distribute material to large groups at once. Telegram has acted to remove public channels affiliated with terrorism, but Pavel Durov reiterated that he had no business snooping on private conversations. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee.
from tw


Telegram Start Career in DS
FROM American