Скачать с ютуб Николай Безносов - MLOps в билайн: как катить машинное обучение в production без ML-инженеров в хорошем качестве

Николай Безносов - MLOps в билайн: как катить машинное обучение в production без ML-инженеров

В докладе обсудим: - Как были устроены наши MLOps процессы и инфраструктура, когда команда была небольшой - Какие при этом были проблемы - Что мы поменяли, чтобы сделать процесс вывода ML решений в production гибче и эффективнее - Как мы адаптировали MLFlow к стандартам корпоративной безопасности - Как мы масштабировали наши процессы и инфраструктуру на большое количество команд в условиях Agile разработки - Почему Airflow недостаточно гибок для ML-задач и какую альтернативу выбрали мы - Как мы обеспечили непрерывный процесс мониторинга и дообучения ML-моделей - О чем всегда нужно помнить при построении больших платформ Наш стек – Python, Hadoop, Spark, K8S, Docker, JupyterHub, MLFlow, Airflow, Argo, Cookiecutter, Great Expectations и др. Data Fest 2023: https://ods.ai/events/datafestonline2023 Трек "MLOps": https://ods.ai/tracks/df23-mlops Наши соц.сети: Telegram: https://t.me/datafest Вконтакте: https://vk.com/datafest