Machine Learning at Scale
Visão geral de Machine Learning at Scale
Machine Learning at Scale: Seu caminho para se tornar um Engenheiro de Machine Learning x10
O que é Machine Learning at Scale? Machine Learning at Scale é um recurso dedicado a ajudar engenheiros de machine learning a aprimorar suas habilidades e se destacar em suas carreiras. Ele fornece insights semanais de alta qualidade sobre vários aspectos do machine learning, com foco na construção e otimização de sistemas de ML em larga escala.
Áreas de Foco Principais
- Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): Mergulhos profundos em arquiteturas RAG e suas aplicações.
- Otimizações de LLM (Large Language Model): Estratégias e técnicas para otimizar o desempenho e a eficiência de LLMs.
- Treinamento de LLM: Insights sobre o processo de treinamento de grandes modelos de linguagem.
- Design de Sistemas de ML: Melhores práticas para projetar e construir sistemas de machine learning robustos e escaláveis.
- Sistemas de recomendação: Exploração de vários algoritmos de recomendação e sua implementação.
Quem é Ludo?
Ludo, o criador do Machine Learning at Scale, é um Engenheiro de Machine Learning no Google com vasta experiência na construção e implantação de sistemas de ML em larga escala. Seu histórico inclui:
- Trabalhar com sistemas de ML em larga escala para combater abusos em bilhões de usuários a 500k QPS.
- Pré-treinamento e ajuste fino de modelos baseados em transformadores para entender o comportamento do usuário.
- Trabalhar com sistemas de anúncios do YouTube de ponta a ponta, desde a seleção de anúncios até os formatos.
- Aplicar técnicas de Machine Learning no CERN para entender as interações de partículas.
- Desenvolver tese de visão computacional baseada em Transformers na Volvo.
Por que o Machine Learning at Scale é Importante?
No cenário de IA em rápida evolução de hoje, manter-se à frente da curva é crucial para os engenheiros de machine learning. Machine Learning at Scale fornece insights e recursos valiosos para ajudar os engenheiros a:
- Aprimorar: Adquirir novas habilidades e conhecimentos em áreas-chave de machine learning.
- Manter-se informado: Manter-se atualizado com os últimos avanços na área.
- Construir sistemas melhores: Projetar e construir sistemas de machine learning mais robustos e escaláveis.
Como se Envolver
- Inscreva-se: Cadastre-se para receber insights e atualizações semanais.
- Contato: Entre em contato para uma consulta inicial gratuita se você for uma empresa em busca de ajuda com IA, especializada em sistemas de Recuperação, Classificação e Recomendação e integrações de LLM dentro deles.
Desbloqueie Todo o Seu Potencial
Machine Learning at Scale é seu recurso para se tornar um Engenheiro de Machine Learning melhor.
Melhores ferramentas alternativas para "Machine Learning at Scale"
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xTuring é uma biblioteca open-source que capacita os usuários a personalizar e fazer fine-tuning de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) de forma eficiente, focando em simplicidade, otimização de recursos e flexibilidade para personalização de IA.
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