Feathr promete ser “un archivo de atributos que construimos para simplificar la gestión de Machine Learning y mejorar la productividad de los desarrolladores”.
Fio es una herramienta útil de evaluación comparativa para probar dispositivos de almacenamiento. Fio es de código abierto y simple de usar, además de tener soporte para múltiples plataformas.
eBPF ya es utilizado por muchas empresas en todo el mundo, incluídos grandes nombres en el mundo del entretenimiento y la tecnología. Descubre algunos de sus casos de uso.
eBPF ofrece una mejora a las capacidades de BPF en el filtrado de paquetes y, aún más importante, facilita el trabajo dentro del kernel del sistema operativo.
Google Cloud Platform (GCP) ofrece todas las ventajas de una plataforma basada en la nube y un amplio catálogo de herramientas de datos.
Según Pinecone, la búsqueda vectorial es el futuro de la búsqueda en línea. Por ello, han construido una solución basada en Inteligencia Artificial (IA) en la nube.
Parece que PrestoDB y Trino seguirán liderando el camino como los principales proyectos de código abierto para motores SQL distribuidos.
LakeFS ofrece una mejor capacidad de gestión para data lakes, sin comprometer la flexibilidad.
ACID representa un grupo de directrices que deberían ayudarte a garantizar que las operaciones en la base de datos se realicen de forma confiable.
Las arquitecturas Kappa y Lambda pueden manejar conjuntos de datos tanto estáticos como en tiempo real, pero lo hacen de formas muy diferentes.
Las bases de datos vectoriales se han convertido en un elemento cada vez más importante para Machine Learning (ML), o aprendizaje automático.
Feature Engineering es la preparación de datos brutos que se utilizarán en modelos de Machine Learning, lo que incluye la limpieza de datos.
“MLOps es un conjunto de procesos estandarizados y capacidades tecnológicas para crear, implementar y operar sistemas de ML de manera rápida y confiable”.
MLOps es el proceso de extremo a extremo para crear e implementar modelos de Machine Learning. Es simple y solo contiene dos partes: crear e implementar.
MFlow, Argo Workflow y Kubeflow son tres herramientas nativas de Kubernetes y de código abierto que orquestan tareas de Machine Learning.