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#2.20 - Técnicas de optimizacion y automatización para ML
Charlas técnicas de AWS (AWS en Español)
Spanish - October 25, 2021 06:00 - 1 hour - 50 MBTechnology Education How To aws cloud computing programacion en la nube devops desarrollo de software full stack development desarrollo de backends aplicaciones en la nube Homepage Download Google Podcasts Overcast Castro Pocket Casts RSS feed
En este episodio hablamos de lo costoso que puede ser entrenar un modelo dependiendo del algoritmo y la cantidad de features. Hablamos de las diferentes optimizaciones que podemos hacer en nuestros algortimos a la hora de entrenar o de inferir.
Introducimos el concepto del *MLOps* y cómo la idea es automatizar todo el proceso para hacerlo repetible. Contamos como se puede conseguir con herramientas como Kubeflow, o utilizando herramientas nativas como las SageMaker Pipelines
Este es el episodio #2.20 del Podcast de Charlas Técnicas de AWS.
00:00 - Introducción
02:42 - Resumen de los episodios anteriores
11:40 - Optimización de los modelos grandes
38:40 - Optimización en base a los dispositivos de inferencia
58:00 - MLOps
01:06:37 - Cómo empezar?
🔗 Links mencionados en este episodio:
- Encontrá a Javier Ramirez en las redes: https://twitter.com/supercoco9
- Episodio sobre la nueva región de España: https://youtu.be/ORUKQRDViK4
- Hugging face: https://huggingface.co/
- Episodio de IoT: https://youtu.be/_1Ryarag_pE
- Episodio de Servicios de Inteligecia Artificial: https://youtu.be/ie5ucXlZIqw
- Capa gratuita de AWS: https://aws.amazon.com/es/free/
- Tips para ahorrar y pagar muy poco usando AWS: https://youtu.be/yn1VsP65kOY
- Lista de reproducción con los episodios anteriores de ML: https://www.youtube.com/playlist?list=PLQh2jfOGN_IgJe01v7J0OZdvc8603pctS
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