Как создать ML-платформу по выводу 100 моделей в неделю? Расскажет в своём докладе Александр Егоров.
⠀
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 расскажет 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.
⠀
Александр поделится:
⠀
- 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.
⠀
Ждём вас на DevOpsConf 2024 🙌
⠀
✅ Программа конференции и билеты на сайте в описании канала @DevOpsConfChannel