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Musterbewerbungen ausbildung

–package-path gibt den lokalen Pfad zum Verzeichnis Ihrer Anwendung an. Das gcloud-Tool erstellt ein .tar.gz-Verteilungspaket aus Ihrem Code basierend auf der setup.py-Datei im übergeordneten Verzeichnis des von –package-path angegebenen. Dann lädt es diese .tar.gz-Datei in Cloud Storage hoch und verwendet sie, um Ihren Trainingsjob auszuführen. Sie wollen also ein Modell sein? Großartig! Dieser Kurs wird Ihnen alles beibringen, was Sie wissen müssen, um VON einem Agenten ZU GET SIGNED. Wir sagen Ihnen konkret, wie Sie sich in Ihrer Bewerbung abheben können, sagen Ihnen, warum Sie nie professionelle Fotos benötigen, um sich zu bewerben, und wie Sie sicherstellen können, dass ein Agent Ihre Bewerbung tatsächlich bemerkt und darauf reagiert! Sie sollten diesen Kurs nehmen, wenn Sie Ihre Chancen, bei einer Modelagentur unterschrieben zu werden, schnell ERHÖHEN möchten. Wenn Sie Ihr Paket selbst erstellen, können Sie es mit dem gcloud-Tool hochladen. Führen Sie den Befehl gcloud ai-platform jobs submit training: Wenn Sie Model unterklassen, können Sie optional ein Trainingsargument (boolean) im Aufruf haben, mit dem Sie ein anderes Verhalten in Training und Rückschluss angeben können: Legen Sie das Flag –packages auf den Pfad zu Ihrer verpackten Anwendung fest. Um Ihr Lernen wirklich zu beschleunigen, können Sie den Lernpfad “Schnellentwickler” online in Ihrem eigenen Tempo verfolgen, kostenlos (Sie müssen bei der Mendix-Plattform angemeldet sein, um diesen Lernpfad zu sehen). Es gibt 11 Module in diesem Lernpfad, die jeweils etwa eine Stunde dauern. So können Sie alle Module in 2 bis 3 Tagen abschließen und dann sofort mit dem Erstellen von Anwendungen beginnen.

Wenn Sie das gcloud-Tool zum Ausführen Ihres Schulungsauftrags verwenden, können Sie Abhängigkeiten auf Ihrem lokalen Computer sowie auf Cloud Storage angeben, und das Tool wird sie für Sie in der Cloud inszenieren: Wenn Sie den Befehl gcloud ai-platform jobs submit training command ausführen, legen Sie das Flag –packages so fest, dass die Abhängigkeiten in eine durch Kommas getrennte Liste aufgenommen werden. Fügen Sie in jedes Verzeichnis Ihres Anwendungspakets eine Datei mit dem Namen __init__.py ein, die leer sein oder Code enthalten kann, der ausgeführt wird, wenn dieses Paket (ein beliebiges Modul in diesem Verzeichnis) importiert wird. Bitte beachten Sie auch, dass die nachstehenden Abschnitte und Fragen letztlich von dem elektronischen Antragsformular abweichen können, das den bewerberorganisationen zur Verfügung gestellt wird. Wir empfehlen Ihnen dringend, die Fragen sorgfältig zu prüfen, wenn Sie eine echte Anwendung ausfüllen. task.py enthält die Anwendungslogik, die den Schulungsauftrag verwaltet. Das folgende Beispiel gibt die gepackten Abhängigkeiten mit den Namen dep1.tar.gz und dep2.whl (jeweils einen der unterstützten Pakettypen) sowie einen Pfad zu den Anwendungsquellen an: Modellgruppen gruppen Layer in ein Objekt mit Trainings- und Rückschlussfeatures. Kennen Sie alle Python-Bibliotheken, von denen Ihre Trainingsanwendung abhängt, unabhängig davon, ob es sich um benutzerdefinierte Pakete handelt oder ob sie über PyPI frei verfügbar sind. Sie können Ihre Trainingsanwendung nach Bewilliken strukturieren.

Die folgende Struktur wird jedoch häufig in AI-Plattformschulungsbeispielen verwendet, und wenn die Organisation Ihres Projekts den Beispielen ähnlich ist, können Sie die Proben einfacher befolgen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zum manuellen Packen Ihrer Schulungsanwendung. Richtlinien zum Ausfüllen der Webformulare und Richtlinien zur Erläuterung des Webanwendungsprozesses. Bevor Sie Ihre Trainingsanwendung in die Cloud verschieben können, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: Jeder URI, den Sie einschließen, ist der Pfad zu einem Verteilungspaket, formatiert als Tarball (.tar.gz) oder als Rad (.whl). AI Platform Training installiert jedes Paket mit pip install auf jeder virtuellen Maschine, die es für Ihren Schulungsauftrag zuweist. _install_requires_ auf eine Liste von Paketen festgelegt, die für Ihre Anwendung erforderlich sind, mit Versionsanforderungen, z. B. `docutils>=0.3`.

Wenn Sie einen Modelagenten am besten beeindrucken wollen, oder vielleicht haben Sie sich ohne Glück bei Agenten beworben – dann ist dieser Kurs genau das Für Sie! Geschrieben von Branchenprofis mit über 30 Jahren Erfahrung, sagen wir Ihnen EXACTLY, was eine großartige Anwendung für einen Agenten macht und wie Sie Ihre Modelkarriere beginnen. Das folgende Beispiel zeigt einen gcloud ai-platform jobs submit training command, der eine Anwendung verpackt und den Schulungsauftrag übermittelt: 1 – Mit der “Functional API”, bei der Sie von Input starten, starten Sie Die Kette Layer auf, um den Vorwärtspass des Modells anzugeben, und schließlich erstellen Sie Ihr Modell aus Eingaben und Ausgaben: Diese Dokumente stellen Beispiele von Antragsformularen dar.

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