Fast.ai:AutoML和ML软件工程的新趋势
目录
- 打开咖啡时间
- Jeremy Howard先生的到来
- 讨论咖啡和时差问题
- 快速介绍Jeremy Howard
- fast.ai的简介
- Workflow工具开发背后的动机
- 如何实现高效的工作流程
- 使用Notebooks进行探索和开发
- 构建面向用户友好的API
- 自动化机器学习工具的兴起
- 计算资源和环境问题
- Jeremy Howard对Jupyter Notebooks的看法
- 在公司环境中将机器学习投入生产的挑战
- nbdev与其他内核的兼容性问题
- Jeremy Howard对机器学习工具的未来发展的看法
- Jeremy Howard对机器学习在大公司中的应用的观察
- 总结和感谢
🌟亮点
- Jeremy Howard是Fast.ai的联合创始人,专注于使深度学习更易于访问。
- 讨论了工作流工具的开发背后的动机和原则,以及如何构建用户友好的API。
- 探讨了自动化机器学习工具的发展趋势,并提出了对现有工具的质疑。
- 强调了计算资源和环境问题的重要性,并提出了最小化计算和数据使用的方法。
- 讨论了Jupyter Notebooks在开发和部署中的应用,以及nbdev在此过程中的作用。
- 分享了在公司环境中将机器学习投入生产的经验和挑战。
☕️FAQ
问:nbdev是否支持其他内核,比如Spark Magic扩展和Apache Livy?
答:nbdev的目标是使机器学习更易于访问,并且用户可以根据自己的需求为其贡献代码和功能。因此,如果有人希望支持其他内核,可以贡献相关的代码。
问:你对Jupyter Notebooks有何看法?
答:我认为Jupyter Notebooks是进行探索和开发的理想工具。它们能够在一个环境中处理代码、文档和可视化,并且让其他人可以轻松运行和交互。然而,对于生产环境,我更喜欢将Notebooks转换为标准的Python模块,以提高可维护性和性能。
问:在将机器学习模型投入生产时,你使用了哪些工作流程和最佳实践?
答:在我的团队中,我们采用了逐步推出(gradual roll out)的方法,通过模拟和仔细的跟踪来监控模型的性能。我们还注重持续的测试和文档编写,以确保代码的质量和可维护性。无论你做什么,都不可能完全预测到底会发生什么,但是通过逐步推出和文档编写,我们能够更好地控制风险并及时处理问题。
问:你对机器学习工具的未来发展有何看法?
答:我认为我们应该朝着更加易用的方向发展,尽最大努力减少代码量和复杂性。自动化机器学习工具可能有助于降低使用门槛,但我们也需要审慎使用它们,并确保它们不会代替必要的人为干预。此外,我希望我们能够摆脱过度依赖庞大的基础设施工具,而是将重点放在简单和可理解的解决方案上。
资源
(注意:上述FAQ部分是根据文章内容进行编写,可能并非文章原始内容的一部分)