Titre: Microsoft présente PHI-1, un modèle de génération de code plus léger et plus performant que GPT-3.5, attribuant cette performance à la puissance des données de haute qualité

Créer un Chatbot avec IRIS et Python

Dans cet article, je vais montrer comment intégrer la base de données IRIS d'InterSystems avec Python pour servir un Modèle d'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP).

Pourquoi Python ?

Avec une large adoption et utilisation dans le monde, Python a une grande communauté et un grand nombre d'accélérateurs et de bibliothèques pour déployer n'importe quel type d'application. Vous pouvez également consulter : https://www.python.org/about/apps/ pour en savoir plus.

Globales Iris

This is the third post of a series explaining how to create an end-to-end Machine Learning system.Cet article est le troisième article d'une série expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Formation d'un modèle d'apprentissage automatique

Voici mon introduction à une série d'articles expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Un seul problème pour commencer

Notre communauté de développement d'IRIS a plusieurs messages sans balise ou mal balisés. Au fur et à mesure que le nombre de messages augmente, l'organisation de chaque balise et l'expérience d'un membre de la communauté qui parcourt les sujets tendent à diminuer.

Les premières solutions envisagées

Nous pouvons envisager quelques solutions habituelles pour ce scénario, comme par exemple :

Suite à la partie précédente, il est temps de tirer parti de l'instruction de VALIDATION DU MODÈLE IntegratedML, qui fournit des informations permettant de surveiller vos modèles ML. Vous pouvez la voir en action ici

Le code présenté ici est dérivé d'exemples fournis par le modèle InterSystems IntegratedML ou la documentation IRIS, documentation

Il y a quelques mois, j'ai lu cet article intéressant de la MIT Technology Review, qui explique comment la pandémie de COVID-19 pose des défis aux équipes informatiques du monde entier en ce qui concerne leurs systèmes d'apprentissage automatique (ML).

Cet article m'a incité à réfléchir à la manière de traiter les problèmes de performance après le déploiement d'un modèle de ML.

Sur GitHub, vous trouverez toutes les informations sur l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique "HuggingFace" / modèle d'IA sur le cadre IRIS à l'aide de Python.

1. iris-huggingface

Utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans IRIS à l'aide de Python ; pour les modèles texte-texte, texte-image ou image-image.

Les modèles suivants servent d'exemple :

Keywords:  IRIS, IntegratedML, apprentissage automatique, Covid-19, Kaggle 

Objectif

J'ai récemment remarqué un jeu de données Kaggle permettant de prédire si un patient Covid-19 sera admis en soins intensifs. Il s'agit d'un tableur de 1925 enregistrements comprenant 231 colonnes de signes vitaux et d'observations, la dernière colonne " USI " valant 1 pour Oui ou 0 pour Non.

Salut les développeurs,

Nous aimerions vous inviter à participer à notre prochain concours dédié à la création des solutions d'IA/ML qui utilisent Cloud SQL pour travailler avec les données :

🏆 Concours InterSystems IRIS Cloud SQL et IntegratedML 🏆

Durée: du 3 avril au 23 avril 2023

Prix: $13,500!

Keywords:  IRIS, IntegratedML, Flask, FastAPI, Tensorflow servant, HAProxy, Docker, Covid-19

Objective:

Nous avons abordé quelques démonstrations rapides d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique au cours des derniers mois, notamment un simple classificateur d'images radiographiques Covid-19 et un classificateur de résultats de laboratoire Covid-19 pour les admissions possibles en soins intensifs. Nous avons également évoqué une implémentation de démonstration IntegratedML du classificateur ICU. Alors que la randonnée de la "science des données" se poursuit, le moment est peut-être venu d'essayer de déployer des services d'IA du point de vue de "l'ingénierie des données" - pourrions-nous regrouper tout ce que nous avons abordé jusqu'à présent dans un ensemble d'API de services ? Quels sont les outils, les composants et l'infrastructure communs que nous pourrions exploiter pour réaliser une telle pile de services dans son approche la plus simple possible ?

La semaine dernière, nous avons annoncé la Plate-forme de données InterSystems IRIS, notre nouvelle plate-forme complète pour toutes vos activités liées aux données, qu'elles soient transactionnelles, analytiques ou les deux. Nous avons inclus un grand nombre des fonctionnalités que nos clients connaissent et apprécient de Caché et Ensemble, mais dans cet article, nous allons mettre un peu plus en lumière l'une des nouvelles capacités de la plate-forme : SQL Sharding, une nouvelle fonctionnalité puissante dans notre histoire de scalability.