Machine Learning at Scale
Descripción general de Machine Learning at Scale
Machine Learning at Scale: Tu camino para convertirte en un Ingeniero de Machine Learning x10
¿Qué es Machine Learning at Scale? Machine Learning at Scale es un recurso dedicado a ayudar a los ingenieros de machine learning a mejorar sus habilidades y sobresalir en sus carreras. Proporciona información semanal de alta calidad sobre diversos aspectos del machine learning, con un enfoque en la construcción y optimización de sistemas de ML a gran escala.
Áreas de enfoque principales
- Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): Análisis profundos de las arquitecturas RAG y sus aplicaciones.
- Optimizaciones de LLM (Large Language Model): Estrategias y técnicas para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los LLM.
- Entrenamiento de LLM: Información sobre el proceso de entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.
- Diseño de sistemas de ML: Mejores prácticas para diseñar y construir sistemas de machine learning robustos y escalables.
- Sistemas de recomendación: Exploración de varios algoritmos de recomendación y su implementación.
¿Quién es Ludo?
Ludo, el creador de Machine Learning at Scale, es un Ingeniero de Machine Learning en Google con una amplia experiencia en la construcción e implementación de sistemas de ML a gran escala. Su experiencia incluye:
- Trabajar con sistemas de ML a gran escala para combatir el abuso entre miles de millones de usuarios a 500k QPS.
- Preentrenamiento y ajuste fino de modelos basados en transformadores para comprender el comportamiento del usuario.
- Trabajar con sistemas de anuncios de YouTube de extremo a extremo, desde la selección de anuncios hasta los formatos.
- Aplicar técnicas de Machine Learning en el CERN para comprender las interacciones de partículas.
- Desarrollar una tesis de visión por computadora basada en Transformers en Volvo.
¿Por qué es importante Machine Learning at Scale?
En el panorama de la IA actual, que evoluciona rápidamente, mantenerse a la vanguardia es crucial para los ingenieros de machine learning. Machine Learning at Scale proporciona información y recursos valiosos para ayudar a los ingenieros a:
- Mejorar sus habilidades: Adquirir nuevas habilidades y conocimientos en áreas clave del machine learning.
- Mantenerse informado: Mantenerse al día con los últimos avances en el campo.
- Construir mejores sistemas: Diseñar y construir sistemas de machine learning más robustos y escalables.
Cómo participar
- Suscríbete: Regístrate para recibir información y actualizaciones semanales.
- Contacto: Ponte en contacto para una consulta inicial gratuita si eres una empresa que busca ayuda con la IA, especializada en sistemas de recuperación, clasificación y recomendación e integraciones de LLM dentro de ellos.
Libera todo tu potencial
Machine Learning at Scale es tu recurso para convertirte en un mejor Ingeniero de Machine Learning.
Mejores herramientas alternativas a "Machine Learning at Scale"
Sagify es una herramienta Python de código abierto que simplifica los pipelines de ML en AWS SageMaker, con una Gateway LLM unificada para integrar modelos de lenguaje grandes propietarios y de código abierto sin problemas.
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CrewAI es una plataforma multi-agente de código abierto que permite construir y orquestar flujos de trabajo de automatización IA con cualquier LLM y plataforma en la nube para aplicaciones empresariales.
xTuring es una biblioteca de código abierto que permite a los usuarios personalizar y ajustar finamente Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) de manera eficiente, enfocándose en simplicidad, optimización de recursos y flexibilidad para personalización de IA.
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