通过声明式机器学习从工程师转变为 ML 工程师
学习如何使用声明式机器学习方法，只需几行代码即可轻松构建任何人工智能模型并自定义您自己的LLM
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每个公司都正在成为一个AI公司，工程师们是帮助他们的组织进行这种转变的前线。为了增强他们的产品，工程团队越来越多地被要求将机器学习纳入到他们的产品路线图和每月的OKRs中。这可以是任何东西，从实施个性化体验和欺诈检测系统到最近的由大型语言模型支持的自然语言接口。
工程团队面临的AI困境
尽管ML有希望，路线图项目越来越多，但大多数产品工程团队在构建AI应用程序时面临一些关键挑战：
- 缺乏充足的数据科学资源来帮助他们快速在内部开发定制的ML模型，
- 现有的低级ML框架过于复杂，无法快速采用 – 对于新手来说，为分类任务编写数百行TensorFlow代码并不是一项小任务，
- 训练分布式ML管道需要深入了解基础设施，可能需要数月来训练和部署模型。
因此，工程团队在其AI倡议上仍然受阻。 Q1的目标成为Q2的目标，最终在Q3中推出。
通过声明式ML解除工程师的阻碍
Uber、Apple和Meta首先开创的新一代声明式机器学习工具旨在通过使AI可访问于工程团队（以及任何对ML感兴趣的人）来改变这种动态。声明式ML系统采用基于工程最佳实践的配置驱动方法简化了模型构建和定制，类似于Kubernetes革命性地管理基础设施的方式。
与其编写数百行低级ML代码不如在YAML文件中指定您的模型输入（特征）和输出（您想要预测的值），框架将提供一个推荐和易于定制的ML管道。有了这些功能，开发人员可以在几分钟内为实际应用程序构建功能强大的生产级AI系统。 Ludwig最初由Uber开发，是最受欢迎的开源声明式ML框架，在Git上拥有超过9000颗星。
通过声明式ML以简单的方式开始构建AI应用程序
加入我们即将举行的网络研讨会和现场演示，了解如何使用开源Ludwig和Predibase的免费试用版开始使用声明式ML。在本次会议期间，您将学习：
- 关于声明式ML系统，包括Uber的开源Ludwig
- 如何使用不到15行YAML构建和自定义ML模型和LLM以适用于任何用例
- 如何使用Ludwig和Predibase快速训练、迭代和部署用于机器人检测的多模型，并获得免费试用版！
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