AIF 技術發展中心

財團法人人工智慧科技基金會(AIF)以促進產業之人工智慧科技提升、應用發展及社會永續為宗旨,以客製化訓練、知識推廣及專案服務,賦能企業建立自己的 AI 團隊,發揮既有優勢、提升價值並促進轉型。AIF 技術發展中心不僅關注科技技術的提昇,也持續致力於科技人才的培育,為台灣的科技生態注入新的能量。

31 篇文章
由開發團隊的需求出發,從無到有設計一個實用的 MLOps 系統
MLOPs, 技術解析, 技術

由開發團隊的需求出發,從無到有設計一個實用的 MLOps 系統

Machine Learning Operations(MLOps)是持續性機器學習模型管理與部署的實踐,可以幫助機器學習模型開發團隊有效地執行模型的實驗、管理、部署等任務。任務細節多半依據團隊的實際需求客製化各種功能,並利用網路上各種不同專攻功能的套件,整合成一個 MLOps 系統。本文將從開發團隊的需求出發,依序先介紹 MLOps 系統的基本功能需求,並據此挑選套件,最後利用這些套件搭建一個實用 MLOps 系統。幫助讀者快速暸解一個實用的 MLOps 系統的設計過程。

AI 專案開發一定要用 MLOps 嗎?從專案流程看起
MLOPs, 技術解析, 技術

AI 專案開發一定要用 MLOps 嗎?從專案流程看起

MLOps是近來極為熱門的單字,在許多討論專案的文章或是論壇中都可以聽到,不過,實際上對於專案的幫助是什麼呢?這篇文章希望透過宏觀的角度來介紹MLOps,以及不管是完全沒接觸過AI、或是正開始學習AI的學生,甚至是熟稔AI技術但正在觀望是否要導入MLOps的工程師或主管們,都希望能透過這篇文章來讓你能更了解它。

MLOps 工具介紹(一):常見的三種模型實驗管理工具
MLOPs, 實作解析, 技術

MLOps 工具介紹(一):常見的三種模型實驗管理工具

在AI專案的模型驗證階段,有許多工具可以協助團隊進行模型管理,主要目的都是在幫助團隊管理多專案與多實驗的狀況,可以輔助開發過程較為順利,所有的實驗數據都會被紀錄與備份,可以減少實驗數據遺失的風險。這些工具各有特色與強項,這篇將提供讀者幾個熱門工具建議:

手把手部署HPE Machine Learning Development Environment
MLOPs, 實作解析, 技術

手把手部署HPE Machine Learning Development Environment

市面上專攻模型實驗平台的套件有非常多,之前曾介紹了如何上傳模型實驗任務,以及快速部署 MLDE 在單一電腦上。本文透過介紹MLDE的系統架構、事前準備、使用 CLI 部署及移除節點,讓讀者可以快速部署客製化的模型實驗平台在 Docker 環境中。

用 MLDE 平台實作 PyTorch 卷積神經網路模型
MLOPs, 實作解析, 技術

用 MLDE 平台實作 PyTorch 卷積神經網路模型

機器學習模型的開發過程中,為了讓模型效能更好,通常資料科學家會設計實驗,擬定要嘗試的模型並對各個模型嘗試不同的超參數組合,以便從中找出表現最好的組合。正是因為要嘗試的組合非常多,可以想像過程中所產生的結果也不可計數,過往需要仰賴人工手動填寫表格,以利管理。

利用 PyTorch Lightning 與 CoreML 實現在 Apple 神經網路引擎進行加速運算
實作解析, 技術

利用 PyTorch Lightning 與 CoreML 實現在 Apple 神經網路引擎進行加速運算

自 Apple 公司在自主研發處理器上取得成功後,各家媒體多將焦點放在卓越的媒體製作效能,以及不同情境下,處理器的效能檢測結果,卻忽略了 Apple 處理器上特別的 16 核心神經網路引擎(Neural Engine)。對 AI 工程師來說,不免好奇神經網路引擎是否能帶給大家不同的體驗以及使用方式。因此,本文將與大家分享 python 調用 Neural Engine 的方法,從 Neural Engine 執行結果所花費的時間來看,速度加速非常顯著。