ML Infra的整体框架介绍
从本周开始，我们正式进入了ML Platform的系列讲座，这次Junzhi给我们做了一个开头，带我们了解了ML Infra的整理框架，相关总结如下：
Slides
- 讲座涉及的参考链接：
- Junzhi使用的脑图
- Designing Machine Learning Systems
- practical-ml-vision-book
- Meet Michelangelo: Uber’s Machine Learning Platform
- System Architectures for Personalization and Recommendation
- NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER
- 各种feature store
- TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践
- Predictive Model Markup Language
- Open Neural Network Exchange
- Productionizing Machine Learning: From Deployment to Drift Detection
- 骑士资本高频交易系统事故案例分析
- Dremel made simple with Parquet
- Monitor Feature Attribution Drift for Models in Production
- 数据仓库系统的实现与使用(含OLAP重点讲解)
- 数据仓库如何实现湖仓一体数据分析？
- Vertex AI
- Continuous Delivery for Machine Learning
- 数据治理怎么做？这篇万字长文终于讲清楚了！
- Introducing MLflow: an Open Source Machine Learning Platform
- Hongbo的github
- ML Platform系列讲座总结：
Q&A
感谢Nancy提供的笔记供参考
什么是ETL？
- 【扩展】ETL流程介绍及常用实现方法
- 【扩展】ETL介绍与ETL工具比较
- 【扩展】ETL简介及开发流程概述
pytorch和tensorflow有何区别
- 【扩展】TensorFlow与PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习
- 【扩展】2022年了，PyTorch和TensorFlow你选哪个？
- 【扩展】PyTorch vs TensorFlow in 2022
- 【扩展】PyTorch vs TensorFlow — spotting the difference
再次感谢大家的参与，也希望大家有好的资源能联系我更新这篇文章。谢谢大家。
下周话题安排和往期话题回顾敬请参见《系统设计开荒小分队话题讨论简介》
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