图机器学习调研洞察：PyG与DGL
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是人工智能领域最火热的课题之一，近年来，越来越多的研究机构和企业投入大量精力研究图神经网络，推出了自己的图学习引擎，并将其广泛应用在社交网络、电商推荐、欺诈检测、知识图谱等领域。目前，主流的开源图学习引擎有DGL，PyG，GraphScope，Angel，PGL等，其基本信息如下： ...
【翻译】开源机器学习流水线工具调研（MLOps）（下）
Ploomber评估部分分数评价易用性3使用约定优于配置的方法，开始时，您只需在脚本/notebooks中包含两个特殊变量，Ploomber 将编排执行。 为了获得更大的灵活性，您可以使用 YAML 指定您的pipeline，对于高级用例，请使用 Python API。开发实践3工作流可以在单个进程或多个进程（并行）中本地执行。 提供增量构建。调试3与 pdb 和 ipdb 集成，您可以在任何任....
【翻译】开源机器学习流水线工具调研（MLOps）（中）
Flyte评估部分分数评价易用性2API是干净的。任务是用带有少量装饰器的Python函数定义的。开发实践NA工作流不能在本地执行，只能在Kubernetes中执行。不支持增量构建。调试NA没有调试工具。测试NA不支持集成测试。不支持管道测试。部署2运行在Kubernetes上，支持调度。不清楚是否有可能将工作流公开为API端点编程语言1支持一些与SQL兼容的系统，比如Hive和Presto。也....
【翻译】开源机器学习流水线工具调研（MLOps）（上）
评价标准（摘要）在过去的5年里，我在工业和学术研究领域开发了几个机器学习项目。这一评价标准是这一经验的结果。虽然强调了机器学习的工作流程，但这项调查对于需要批处理或工作调度的项目也很有用。以下各节解释了每个评估部分的逻辑依据。如果您想查看有关这些标准的详细说明（和理由），请滚动到本文的最后一节。评估部分说明易用性API设计有多么的易于使用。开发实践支持增量构建和本地执行。调试与现有的Python....
机器学习PAI有奖调研获奖名单
机器学习PAI平台主要面向企业开发者，提供从数据处理、模型训练到服务部署的一站式服务。支持Studio可视化/DSW交互式/EAS在线预测/DLC云原生深度学习训练/全自动化多种建模方式，内置200+成熟算法、深度学习预训练模型50+，快速构建AI业务方案，已在搜索推荐等领域商用，官网：https://www.aliyun.com/product/bigdata/product/learn
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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