在机器学习方面，企业最常面临的问题是什么呢？除了培养机器学习模型，我们还能做什么？如何准备数据？如何扩大数据集？为什么特征工程如此关键？如何将模型运用到生产实践，成为完全可行的系统呢中？...但有时数据采集本身也有困难。一个数据科学团队可能会花费几周甚至几个月的时间来获取合适的数据集。其中的困难包括： 获取途径：大部门企业数据都很敏感，尤其是政府、医疗保健和金融领域的相关数据。...脏数据很常见 人们当然希望能学习一些尚不了解的东西，但这一点非常重要：脏数据很常见。在企业合作中，很多客户经常自豪于他们的数据湖泊建设，比如数据湖泊有多壮观、他们可从中得出多少洞见等。...原因如下： 简洁性 神经网络模型的结果十分依赖其结构以及超参数。大多数情况下，要正确调整模型，你需要有网络建构方面专业知识。另外，在此方面试错的步骤也非常重要。...开放资源整合：几分钟内就能开启运行，支持多种环境，版本更新信息透明。 b. 团队协作：易于共享数据集、数据连结、代码、模型、环境和部署。 c.
然而这类算法在复杂现实问题中的应用却困难重重，因为从现实世界中收集大量数据可能样本效率极低，还会带来意想不到的行为，同时在仿真环境中运行的算法需要高保真模拟器，而高保真模拟器的构建并非易事。...在实际应用中，对真实场景建立一个高保真模拟器往往非常不易。例如，在工业控制任务场景中，数据是直接从生产环境中获得的。...要从一小部分离线数据中进行学习是非常具有挑战性的。 高度随机的环境 现实环境的困难之一是其随机性（或非平稳性）。环境可能会不断自我演变或产生任意的不确定性，使信用分配更加困难。...部署前需要离线评估 生产环境对风险非常敏感，部署前必须对策略进行充分评估。在监督学习中，训练好的策略在最终部署前会在一个未曾接触过的测试集上进行评估。现实系统中的强化学习策略也应该是相同的。...由于离线强化学习算法对超参数选择较为敏感，因此研究者在训练过程中进行模型选择，以选出最优策略。 在线模型选择 评估离线强化学习的一种直接方式是在环境中运行学得的策略，并计算 episode 平均收益。
自开源以来，开源社区群用户总数超 7600人，沙箱累计试用公司超 2600家，收到超过 110家企业已投入生产的反馈，生产环境支撑的数据量超 400PB，生产服务的用户超 5000人，涉及金融、电信、制造...作为微众银行主导开源和捐赠的优秀项目，计算中间件 Apache Linkis 经过金融级生产环境的持续打磨，和社区各行业贡献者的共同建设完善，已成为解决大数据平台计算治理问题的利器。...我们从2021年开始关注并尝试应用于某些业务上，目前已有部分业务运行于 Linkis 上，现正着手于其它业务的迁移工作。非常感谢社区各位伙伴的耐心和帮助！...张华金 Apache Linkis PMC Member 广州银行信用卡中心高级需求分析师 ---- 作为 Apache Linkis 最早投入到生产环境的忠实用户和开发者，非常开心见证了 Linkis...在孵化过程中，Linkis 社区始终遵循 Apache Way，采用开放、透明、包容的治理体系，建立了非常繁荣且多元化的开源社区。
RayOnSpark 在基于 Apache Spark 的大数据集群（例如 Apache Hadoop* 或 Kubernetes* 集群）之上运行 Ray 的程序，这样一来在内存中的 Spark DataFrame...因此借助 RayOnSpark，用户就可以在生产环境现有的大数据集群上直接尝试各种新兴的人工智能应用。...此外，RayOnSpark 能将 Ray 的程序无缝集成到 Apache Spark 数据处理的流水线中，并直接在内存中的 DataFrame 上运行。...它基于 orca.automl 在自动分析期间进行超参数优化。 为什么我们需要 Chronos？...该 AutoTSEstimator 在 Ray Tune 上运行搜索工序，每运行一次生成多个 trials（每个 trial 具有不同的超参数和特征子集组合），并把 trials 分布在 Ray 集群中
来源：http://t.cn/EogJKg4 一、消息队列的特性 二、为什么需要消息队列？ 三、使用消息队列有什么好处？ 四、为什么需要分布式？ 五、分布式环境下需要解决哪些问题？...二、为什么需要消息队列？ 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异。“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。...消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。...在分布式系统中，一次分布式事务关联的是多个节点，其中每一个节点出现问题都会成为整个事务处理流程中的瓶颈。...4.2、单系统内部署环境需要分布式 单系统内部，为了更好的性能、为了避免单点故障，多为集群环境。集群环境中，应用运行在多台服务器的多个JVM中；数据也保存在各种类型的数据库或非数据库的多个节点上。
由于一些模型的变更，当我们想对一些业务调用重新计算时，这个运行时间真的影响了我们的 QA 反馈周期，使得将更新的模型引入到生产环境，变得更加困难。...我创建了代码的一个副本（复制/粘贴即可），但对其进行了修改，以便于可以处理一个小数据集。并在将来，对不同的技术进行比较。这段测试的代码，仍然忠实地再现了生产环境中所部署代码的运行负载。...在生产环境中，我们处理的数据可能要增加到 2500 倍，因此使用者才能看到 30 小时内，船舶的位置数据来自何处。 如何处理？...或许，在生产环境中进行繁重的任务处理，matplotlib 不是合适的工具？既然代码中已经在使用 pandas 了，为什么不试试 geopandas 呢？...考虑到后续的过滤算法，Rust 处理时间约占任务总运行时间的 20%，因此添加更多线程几乎没有意义，除非任务的其他部分可以受益。 生产环境的提升 以上小修改的具体代码，已经部署在正式生产环境中。
这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...Apache Spark是一个非常流行的开源框架，可以执行大规模的分布式数据处理，它也可以用于机器学习。该集群计算框架主要侧重于简化分析。...它与弹性分布式数据集（RDD）配合使用，并允许用户处理Spark集群的管理资源。 它通常与其他Apache产品（例如HBase）结合使用。...使用KafkaPython编程同时需要引用使用者（KafkaConsumer）和引用生产者（KafkaProducer）。 在Kafka Python中，这两个方面并存。...你们中的大多数人很可能会在Airbow中编写在这些系统之上运行的ETLs。但是，至少对你的工作有一个大致的了解还是很不错的。 从哪里开始呢？ 未来几年，管理大数据只会变得越来越困难。
二、为什么需要消息队列？ 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异。“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。...消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。...在分布式系统中，一次分布式事务关联的是多个节点，其中每一个节点出现问题都会成为整个事务处理流程中的瓶颈。...4.2、单系统内部署环境需要分布式 单系统内部，为了更好的性能、为了避免单点故障，多为集群环境。集群环境中，应用运行在多台服务器的多个JVM中；数据也保存在各种类型的数据库或非数据库的多个节点上。...- 同步双写 - 超3份数据副本 - 99.99999999999% 异步刷查 丢数据概率高 同步刷查 可用性 - 非常好，99.95% - Always Writable 好 - 非常好，99.95%
学习如何轻松构建可伸缩的 React 应用程序：整洁和可维护的代码 # 为什么要编写整洁的代码 编写干净的代码对于编程非常必要，有以下几点好处： 业务连续性 业务连续性在每个组织中都非常重要，因为当开发人员离开公司或企业时...，但请记住，每个函数都应该只做一件事情 将函数保持短小精悍 将函数保持短小精悍是实现清晰代码的一种方式 当函数变得非常大时，阅读起来就会变得困难，请尽量将它们保持非常短小，最多 50-60 行 在从主分支拆除分支时给分支有意义命名...假设我们被要求在生产环境中修复一个无限循环错误，可以这样命名 git checkout -b fix/infinite_loop_fixes # 或带有工单编号 git checkout -b fix...# 检查错误 在编写的每个应用程序中，都有可能存在错误。错误是不可避免的，这就是为什么作为开发人员，需要检查错误。...# 使用 TypeScript 创建应用 Typescript 是 JavaScript 的超集，它是强类型的，可以帮助构建可扩展的应用程序。
2014 年，它被接纳为 Apache 孵化器项目，仅仅几个月后，它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说，阿里有非常适合的流式场景。...“目前 Flink 已经能够完整跑通批处理标准测试集 TPC-DS，而且性能也非常不错，已经达到主流批处理引擎水平，接下来 Flink 在批处理的成熟度上会持续完善和打磨，并结合自身流处理的天然优势，力求给用户带来业界最好的流批一体计算体验...为什么我们需要流批一体？为什么基于 Flink 的流批一体更有技术优势？...我们先从业务视角看待这个问题，早期企业基本都是离线业务，基于批处理一天运行一次报表，但数字世界在不断进化演进，对实时的需求会越来越多。...迄今，阿里已累计对外开源了上百个优秀项目，在 GitHub 上 Star 总数超百万。
内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。 模型选择（又称为超参数调整） ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据来找出给定任务的最佳模型或参数。这也被称为调优。...ParamMaps的集合：可供选择的参数，有时称为用来搜索“参数网格” Evaluator：度量标准来衡量一个拟合Model在测试数据上的表现 在高层面上，这些模型选择工具的作用如下： 他们将输入数据分成单独的训练和测试数据集...请注意，参数网格上的交叉验证非常耗性能的。...在现实的设置中，尝试更多的参数并且使用更多的folds(k=3，k=10是非常常见的)。换句话说使用交叉验证代价是非常大的。...和CrossValidator一样, TrainValidationSplit在最后会使用最佳的参数和整个数据集对Estimator进行拟合。
读完可能需要好几首下面这首歌的时间 在生产过程中利用机器学习时，为了确保在模型的离线培训期间应用的特征工程步骤与使用模型用于预测时应用的特征工程步骤保持相同，这往往就成为一项极具挑战性的任务。...由于训练环境通常与服务环境大相径庭，在训练和服务期间执行的特征工程之间可能会产生不一致的情况。...但是不太幸运的是，这种方法不允许我们在服务时（即在生产环境中使用训练模型时）重复使用相同的代码作为 TensorFlow 图形的一部分运行。...在实践中，我们必须在 Apache Beam 中编写自定义分析步骤，计算并保存每个变量所需的元数据，以便在后续步骤中进行实际的预处理。...此外，如果我们需要为另一个布朗尼面团机器（使用相同数据格式的机器）制作数字孪生模型，但是是在不同的工厂或设置中运行，我们也可以轻松地重新运行相同的代码，无需手动调整预处理代码或执行自定义分析步骤。
在生产过程中利用机器学习时，为了确保在模型的离线培训期间应用的特征工程步骤与使用模型用于预测时应用的特征工程步骤保持相同，这往往就成为一项极具挑战性的任务。...由于训练环境通常与服务环境大相径庭，在训练和服务期间执行的特征工程之间可能会产生不一致的情况。...但是不太幸运的是，这种方法不允许我们在服务时（即在生产环境中使用训练模型时）重复使用相同的代码作为 TensorFlow 图形的一部分运行。...在实践中，我们必须在 Apache Beam 中编写自定义分析步骤，计算并保存每个变量所需的元数据，以便在后续步骤中进行实际的预处理。...此外，如果我们需要为另一个布朗尼面团机器（使用相同数据格式的机器）制作数字孪生模型，但是是在不同的工厂或设置中运行，我们也可以轻松地重新运行相同的代码，无需手动调整预处理代码或执行自定义分析步骤。
像Envoy一样，Linkerd2-proxy是一个100%开源的Apache v2 CNCF项目，其特点是定期的第三方审计，一个活跃的社区，以及在世界各地的关键任务系统中的大规模生产使用。...在生产环境中使用代理需要大量的操作投资：如果你正在运行Apache，那么你将在某个地方找到Apache专家。 但是Linkerd2-proxy是不同的。...没有面向用户的YAML；相反，通过注入时设置的少量环境变量和运行时由Linkerd控制平面自动配置Linkerd2-proxy。...类似地，Linkerd2-proxy在测试运行中的CPU使用始终为每个实例15ms （CPU毫秒），而Istio的Envoy在22ms到156ms之间--多50%到多10倍。...常见问题解答 那么为什么这么多的服务网格使用Envoy？ 因为编写自己的现代、可伸缩、高性能网络（微）代理非常困难。真的很难。
使整个深度学习模型调试过程非常困难的因素是，一个深度学习模型可能会悄无声息地失败。考虑以下情况： 在数据增强过程中，你选择的超参数会增强图像，使其标签更改。 ? 数据增强的影响有时可能是残酷的！...在本节中，我将向你介绍模型集成，并解释它为什么工作（以及它为什么不工作），然后告诉你有关知识蒸馏的知识。...好吧，神经网络在本质上是随机的，这意味着如果你用相同的数据集进行相同的实验，你可能不会一直得到相同的结果。在生产环境中，甚至在黑客大会和个人项目中，这都会令人沮丧。...Goodfellow 等人在他们广受欢迎的深度学习书籍中简单地解释了为什么这样做： 模型平均有效的原因是不同的模型通常不会在测试集上产生相同的错误。...看看下面的图表，它显示了语言模型中参数数量的逐渐增加。 ? 在部署模型以运行推理时，这种沉重性是模型的主要限制。
诊断参数 神经网络具有大量彼此相互作用的参数，使得优化也变得非常困难。 Batch size：你希望 batch size 可大到足以准确评估误差梯度，小到足以使随机梯度下降（SGD）可以规范网络。...batch size 将导致学习过程在训练过程中以噪声成本快速瘦脸，并可能导致优化困难。 学习率（Learning rate）：太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，太高则会导致优化发散。...在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5....不过，手动记录信息可能很难做到且进行多次实验，像 comet.ml 这样的工具可以帮助自动追踪数据集、更改代码、实验历史和生产模型，包括关于模型的关键信息，如超参数、模型性能指标和环境细节。...神经网络对数据、参数，甚至 packages 的微小变化都非常敏感，这导致了模型的性能下降。工作跟踪是标准化环境和建模工作流程的第一步。
然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。...1、数据收集 数据收集旨在发现哪些数据可用以及如何存储，特别是在大型生产环境中，我们不太可能跟踪与实体相关的哪些数据由哪个服务以何种形似存储，还有一些数据可能只以日志形式存在而不容易被理解或查询，更糟糕的情况是...首先，在倾向于生成大量数据的环境中分配标签是困难的，例如网络流量分析，在这个领域中无论是收集真实的流量还是模拟产生流量对于标记目标来说都很复杂；其次，专家知识的获取可能是收集高质量标签的另一个瓶颈，对于标记过程非常依赖专业知识的领域尤其如此...3、超参数选择 除了在训练过程中学习到的参数外，许多机器学习模型还定义了一些超参数，超参数优化是搜索这些超参数的最优集的过程。...虽然可以从训练集中分离出验证集，但对于生产部署来说可能还不够。
在这个用例中，开发者必须在精度和延时之间做平衡。 2、在大型数据集上进行交互式分析，数据科学家可以在数据集上做ad-hoc查询。 ...2.在生产环境中机构往往需要精通数门技术。 3.许多技术存在版本兼容性问题。 4.无法在并行job中更快地共享数据。 而通过Apache Spark，上述问题迎刃而解！...2.在生产环境中机构往往需要精通数门技术。 3.许多技术存在版本兼容性问题。 4.无法在并行job中更快地共享数据。 而通过Apache Spark，上述问题迎刃而解！...5、借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。 同时，Apache Spark由Scala实现，代码非常简洁。...SchemaRDD可以通过已有RDDs建立，或者其他外部数据格式，比如Parquet files、JSON数据，或者在Hive上运行HQL。SchemaRDD非常类似于RDBMS中的表格。
这类问题出现在投入生产环境前会导致Hadoop被弃用，但是如果发生在投入生产环境后，则意味着一场“成功的灾难”（其实更有可能是一场纯粹的灾难）。 Hadoop的扩展和实施是非常复杂的。...Hadoop扩展工作充满了挑战，较大的工作量往往不能被及时完成，测试环境不能完全覆盖真实运行环境，例如数据测试中常见的一种问题是：概念验证经常使用不切实际的小型或单一的数据集。...在投入生产环境之前，需要进行规模及压力测试，通过这类测试的应用程序具备可扩展性及容错能力，也可协助开发自身容量规划模型。...所以请确保你的Hadoop集群可长时间在全功率环境下运行。 危机信号7：开支失控 在基于IaaS部署的Hadoop环境中，排名第一的“成功灾难”是开支失控。...传统企业应用程序的初始优化实施成本比后续的维护与支持高出许多个数量级，人们通常误认为Hadoop遵循同样的模式，实际上Hadoop的维护非常困难，需要大量的运维工作。
我们需要将这些奖励函数输入到自动超参数优化软件框架 Optuna 中，然后使用贝叶斯优化来的方法为输入数据集寻找最优的超参数。 工具集 俗话说，好马配好鞍。...在设置中，Optuna 创建了一个 SQLite 数据库，我们可以从中加载优化的实例。该实例记录了测试过程中性能最好的一次试验，从中我们可以推算出智能体交易环境中最优的超参数集。...当前这种简单的交叉验证形式足以满足我们的需求，而如果这个比特币自动交易智能体真的走向生产就绪，我们就可以使用全部的数据集进行训练，然后在每天新产生的数据集上进行测试。 废话不多说，我们来看看结果。...但是，我收到了相当多的反馈，他们声称交易智能体只是在学习拟合曲线，因此，面对生产环境中的实时数据，交易智能体永远不可能获得收益。...为了检验这个想法，接下来的一段时间里我会把这些基于强化学习的智能体带到生产环节，为此，我们首先要更新智能体的运行环境以支持以太币、莱特币等其他加密货币，然后我们将升级智能体让它可以在加密货币交易所 Coinbase
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