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机器学习模型的部署监视
收到：2024年9月22日修订：2024年10月25日接受：2024年11月14日发布：2024年11月30日摘要 - 在生产环境中，机器学习模型经常遇到与培训环境有很大不同的数据和操作条件。这些差异导致各种挑战，例如数据漂移，概念漂移，有害的反馈回路，对抗性攻击，模型故障以及可能在现实世界应用中出现的潜在偏见。模型可解释性在这些环境中也至关重要，因为了解模型如何做出决策对于调试，信任建设和减轻任何可能导致不公平结果的无意偏见是必要的。本文深入探讨了这些挑战，提出了处理它们的有效策略。从行业实践和研究见解中汲取了论文，概述了关键解决方案，例如动态再培训，版本控制，对抗性培训，强大的监视和公平感知到的模型评估，以确保持续的模型绩效和股权绩效和股权后剥夺。
D2.1 AI随需应变平台要求
缩写 解释 AI 人工智能 API 应用程序编程接口 ASIC 专用集成电路 CPU 中央处理单元 DDA 数据驱动算法 EC2 弹性计算云 FPGA 现场可编程门阵列 eduroam 教育漫游 FTP 文件传输协议 GPU 图形处理单元 HPC 高性能计算 HW 硬件 IaaS 基础设施即服务 LPDNN 低功耗深度神经网络 LSF 负载共享设施 ML 机器学习 NLP 自然语言处理 NNM 神经网络模型 NPU 神经处理单元 PaaS 平台即服务 POSIX 便携式操作系统接口 QoS 服务质量 SME 中小型企业 SoC 片上系统 SLURM 简单的 Linux 资源管理实用程序 SSD 固态硬盘 SSH 安全外壳协议 WebDAV 基于 Web 的分布式创作和版本控制 WP 工作包
ICT架构 - 移动性和运输
1。简介和目标本文档描述了EMSA系统和应用程序格局。其主要目标是记录EMSA在系统级别上使用的技术解决方案，并提供有关在应用程序级别考虑的选项和优选技术的指示。尽管本文档中描述的系统和应用程序景观是EMSA指南线，但这并不意味着不允许偏离。可以提出例外，并将其逐案考虑；如果发现这是该要求的最佳技术实施，或者没有其他方法可以接受，则将接受此例外。也欢迎创新建议，如果它们为景观带来附加价值，则将包括在内。该文档在几章中组织：•第1章：简介和目标。•第2章：描述系统和网络级别的系统景观和技术解决方案。•第3章：描述应用程序级别使用的应用程序景观和优选选项。•第4章：描述应用程序应遵守的概念服务架构（SOA）•第5章：描述所有海上应用程序要使用的LDAP结构•第6章：描述软件版本操作方案•第7章：列出系统和应用程序景观
将人工智能工具与校园基础设施相结合以支持……
在学生信息系统中实施学习规定时，教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化（经济和心理）。最终目标是基于人工智能的辅助系统，为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义，充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念，介绍了开发的技术架构，并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例，包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后，讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词：微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
2.14.0 发行说明 - iPERMS
一般研究 LRM-2926 – 研究 LOE 以标准化 iPERMS 样式 LRM-2975 – 调查 Snowbound Popout 界面的解决方案 LRM-2958 – API - 使标题证书的搜索顺序动态化 LRM-2929 – 创建删除 API LRM-2927 – APIv2 - 删除文档/批次中不必要的错误响应逻辑 LRM-2931 – 增强文档/获取以包含 clientDocID LRM-2957 – API - 将序列号添加到证书验证 LRM-3114 – 更新外部服务 log4j2.xml 设置故事 LRM-2811 – RRT - 更新记录审查指导部分 LRM-1923 – 审计报告以包含综合数据 LRM-2361 – 在重新索引文档时添加版本控制以检查 Dups 屏幕 LRM-2709 – RMI - 验证 RMI 列表是否已更新 LRM-2744 – 使用更新的陆军品牌重塑 iPERMS 应用程序LRM-2707 – RMI - 将存储过程调用更新为 JDBCTemplate 任务 LRM-2765 – 更新 iPERMS 中的新陆军徽标 LRM-2852 – 更新文档归档特征报告中的主要和次要代码 LRM-2895 – 允许 RM 用户查看其 AO 规则权限内的所有问题案例 LRM-2938 – 将新列（批次描述）添加到批次队列屏幕 LRM-3014 – CRSC - 将 Pact Act 添加到创建/查看决策页面。LRM-2723 – 文档矩阵 - 在示例文档底部添加“矩阵更改”选项卡以记录
机器学习操作（MLOPS）
机器学习操作（MLOPS）是一项关键学科，旨在简化和增强端到端机器学习（ML）生命周期，包括开发，部署，监视和维护。随着组织越来越多地采用机器学习模型来获得可行的见解并自动化决策 - MLOP对于确保ML工作流程中的效率，可伸缩性和可靠性是必不可少的。本摘要探讨了实施MLOP和提出克服这些障碍的策略所遇到的挑战。MLOPS中的挑战可以归类为技术，组织和文化方面。技术挑战包括模型版本，可重复性以及确保在不同环境中保持一致的性能。组织挑战涉及跨职能团队之间的合作，管理各种工具和框架，以及将ML工作流与现有软件开发过程集成在一起。文化挑战包括对变革，技能差距以及对利益相关者之间ML概念的共同理解的需求。为了解决这些挑战，提出了多方面的策略。实施强大的版本控制系统和容器化技术可以增强模型可重复性和部署一致性。可以通过建立专门的MLOP团队来培养跨职能协作，从而强调沟通和知识共享。教育和高技能计划可以弥合技能差距，同时促进一种持续学习和适应性的文化。将MLOP集成到现有的DEVOPS实践中可以简化工作流程并减轻组织孤岛。FURTHERMORE，采用自动化测试，连续集成以及特定于ML的连续部署实践可以增强ML系统的可靠性。开放源MLOPS工具和框架有助于标准化和互操作性，从而促进了整合到各种生态系统中。
Amir Moazami
高级全栈开发人员和机器学习工程师2021-2024在软件开发生命周期内扮演着关键的角色，扮演从主要的后端开发到前端开发以及DevOps和ML OPS的多个角色，以及在Python和Javascript / Recess中提供干净可扩展的代码。●使用React和Next.js开发了Trident的前端体系结构，减少了40％的负载时间，并增加了用户参与度25％。集成了一个新的状态管理系统，启用了动态UI更新，并重新设计了UI以提高响应能力，从而大大提高了整体用户满意度。●使用FastAPI，实施WebSocket通信和REDIS CACHING设计和部署了强大的后端API，从而减少了服务器响应时间50％，并在高峰使用期间大大提高了API性能。●使用gitlab ci和Ansible，将综合的CI/CD管道率先创建，将部署时间从20分钟减少到5分钟，并减少手动干预80％，确保一致的代码质量并显着加速交付循环。●构建了可扩展的微服务框架，集成了多个Azure服务，包括App Gateway，Azure容器注册表和COSMOSDB，通过优化云资源管理，推动了系统可扩展性的显着提高并降低了运营成本。●利用MLFLOW的构建和自动化的MLOP管道，促进了研究团队的无缝模型部署和版本控制，从而提高了模型迭代速度并减少了从几周到几天的生产模型部署时间减少，从而极大地加速了项目时间表，并提高了团队生产力。●通过使用Grafana和Prometheus实施全面的监视解决方案，增强了系统的可靠性和性能，从而通过高级实时监控功能实现了数据处理能力的显着增加以及更响应迅速的故障排除过程。
BITS安全性要点：API的高级策略
本文对金融服务行业的应用程序编程界面（API）的关键作用进行了详尽的探讨，对CISO，CIOS，CIOS，工程师，商业分析师和技术业务合作伙伴等专业人员进行了探讨，他们已经在API基础上进行了良好的研究。它旨在为这些专家提供在其企业内确保API的高级见解，以应对金融行业中的独特挑战，包括银行，信用卡公司和保险公司。本文首先要探索API的高级功能，以实现金融部门内部各种应用程序和服务之间的高效和创新沟通。它强调了遵守标准化API规格对于无缝互操作性的重要性，并检查了API体系结构，安全性和操作管理的高级组件。架构段着重于构建集成API网关和后端服务的弹性，可扩展系统，以确保稳健的框架。主要重点是API安全性，详细介绍了令牌管理，加密和防火墙实施等策略，这对于防御新兴威胁以及维护数据机密性和完整性至关重要。在本文中对API的操作方面进行了详尽的研究，涵盖了从创建到退休的整个生命周期。这包括管理，利用并最终退役API-每个阶段在维护安全和效力方面都是关键的。这些实践对于主动端点安全管理至关重要。论文倡导在监测，威胁威胁以及使用安全的设计实践方面进行持续警惕，以抢先解决脆弱性和外部攻击。此外，本文强调了API版本控制的重要性，提倡保持一致性和稳定性，并提供有关API发现，库存管理和分类的见解。此外，纸张阐明了威胁建模的价值，作为一种指标和抵消潜在风险的技术，增强了安全编码标准和设计模式的必要性。这促进了整个API开发生命周期中以安全为中心的文化。总而言之，本文是API安全和最佳实践的资源，对有效的API开发，管理和安全性提供了深入了解所需的原理，协议和方法。通过遵守这些准则，金融机构可以大大加强其API安全框架，减轻风险并培养其API生态系统内的创新和安全环境。第1节 - 应用程序编程接口（API）概述
Eclinicalworks版本11用户指南
破解数据科学访谈是一本独特的书，可以将数据科学提炼为核心本质。它的结构与破解编码访谈类似，在该访谈中，在潜入访谈问题之前将引入基本概念。所涵盖的主题包括： *必要的先决条件（统计，概率，线性代数和计算机科学） * 18个数据科学中的重大思想（Occam的剃刀，过度拟合，偏见/差异折衷，云计算，维度的诅咒等）*数据争吵（探索性数据分析，功能工程，数据清洁和可视化） *机器学习模型（K-NN，随机森林，增强，神经网络，K-MEANS聚类，PCA等）*强化学习（Q-学习和深度Q学习） *非计算学习工具（图理论，Arima，线性编程） *案例研究（查看亚马逊和Uber等公司的数据科学）作者Maverick，具有强大的康奈尔大学运营研究和信息工程的背景，以及来自Cornell University的研究科学咨询公司的经验。他还在GCP上创建了流行的数据科学作弊地图和数据工程作弊地图。破解数据科学访谈旨在提供对数据科学概念的简洁明了的理解，使其成为面试准备的宝贵资源。准备征服数据科学世界！电子书版本现已在KDP Select上获得，而平装版已经发布了！作者Maverick还创建了一个破解数据科学采访GitHub Repo，并提供了链接，以帮助您进行面试。享受现场活动，通过工作角色策划的课程等等。This e-book and paperback guide covers essential topics like overfitting, bias/variance tradeoff, cloud computing, curse of dimensionality, data wrangling (EDA, feature engineering, cleaning, and visualization), machine learning models (k-NN, random forests, bagging, neural networks, k-means clustering, PCA), reinforcement learning (Q-Learning, Deep Q-Learning), non-machine learning tools (graph理论，Arima，线性编程），案例研究（探索亚马逊和Uber等公司的数据科学）等。在此处查看目录和无监督的学习章节！关于作者：Maverick拥有康奈尔大学的运营研究和信息工程学位，并拥有《财富》 500强公司的数据科学咨询经验。与O'Reilly进行10天的免费试验，可以完全访问《数据科学访谈》，以及60k+其他标题。希望在竞争性数据科学工作市场中脱颖而出？通过完成本访谈指南，您将获得成功的必要技能和信心。这种全面的资源涵盖了基本主题，包括：数据科学趋势和工作需求简历和访谈的投资组合Python和SQL编程机器学习模型深度学习组件与GIT进行代码版本，无论您是本领域的经验丰富的专业人员还是新的参赛者，本指南旨在帮助您。需要对Python，SQL和统计数据的基本知识；熟悉R还将为数据科学概念提供宝贵的见解。