Запись доклада Александра Егорова «Как создать ML-платформу по выводу 100 моделей в неделю» с конференции DevOpsConf 2024

Сфера машинного обучения постоянно развивается, команды разработки расширяются, а вместе с ними растет и число моделей. Также появляется и проблема удобства совместного труда и вывода гигантского количества моделей в production.

Александр рассказал о способах создания удобной среды разработки на основе платформы Kubernetes, ориентированной на команды с более чем двумя сотнями Data Scientists и Data Engineers, позволяющей выпускать более 100 моделей в течение нескольких недель. Данная платформа уже реализована в Альфа-Банке.

Спикер поделился:

🟣какие сложности встречаются при работе с JupyterHub с большой командой;
🟣как объединить множество инструментов из жизненного цикла машинного обучения;
🟣где эффективно хранить и как использовать данные;
🟣как можно просто настроить вывод и переобучение не только отдельных моделей, но и целых ансамблей.

💙 Смотреть запись в VK Видео

#записьдокладаDevOpsConf
@DevOpsConfChannel