Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают результатов. Не из-за качества моделей в их основе, а из-за отсутствия комплексного подхода.
Как выстроить эффективный ML-процесс — от загрузки данных до обучения моделей на GPU-кластере — покажем на вебинаре 2 июня.
Вы узнаете:
▶️почему ИИ-пилоты «не взлетают»
▶️во сколько обходится ML на самом деле
▶️облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе
▶️как устроена наша MLOps-платформа
▶️зачем нужны воркспейсы
А в практической части вы научитесь:
▶️создавать воркспейс и подключать внешние источники данных
▶️запускать Jupyter Server на базе готового образа: от выбора образа до открытия JupyterLab
▶️проходить весь путь работы на платформе до запуска
▶️распределенного обучения на нескольких GPU
▶️отслеживать метрики обучения прямо из интерфейса
👉 Регистрируйтесь, будет интересно 👈