Explora el Modelo Phi3 Mini 128k de Microsoft en diversos formatos y compara su rendimiento en tiempo y precisión. Trabaja con notebooks que cubren la cuantización MLFlow bfloat16, el formato GGUF cuantizado float16 con Llama.cpp, ONNX CPU cuantizado int4, y ONNX GPU DirectML cuantizado int4. Analiza las diferencias de implementación y rendimiento entre estas variantes del modelo en un contexto de aprendizaje automático y ciencia de datos.
MLOps with MLFlow: Comparing Microsoft Phi3 Mini 128k in GGUF, MLFlow, and ONNX Formats
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Syllabus
MLOPS MLFlow : Microsoft Phi3 mini 128k formatos GGUF MLFLOW y ONNX #machinelearning #datascience
Taught by
The Machine Learning Engineer
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