Когда в компании появляется первый Data Scientist, ему обычно хватает одной мощной машинки или DevBox. Но что происходит, когда команда разрастается до сотен и тысяч инженеров, а модели начинают приносить бизнесу миллионы?
Хаос из разрозненных скриптов, проблемы с масштабированием, "зоопарк" технологий и бесконечная головная боль инженеров.
В новой статье на Хабре команда Авито делится своим опытом эволюции ML-платформы. Вы узнаете:
⚪️ С какими граблями сталкивается крупный бизнес при масштабировании ML
⚪️ Как пройти путь от локальной разработки до полноценной MLOps-экосистемы на 1000+ пользователей
⚪️ Как выстроить процессы так, чтобы инфраструктура помогала, а не мешала катить модели в прод
Практический гайд для тимлидов, MLOps-инженеров и всех, кто строит Big Data в больших масштабах.
👈 Читать статью
@DevOpsKaz 😛