Хабр Подкасты
Хабр Подкасты
Хабр
Хабр ПРО // Рельсы для ML: разбираемся, что собой представляют практики MLops и как их запустить
1 hour Posted Sep 3, 2021 at 9:14 am.
Самое интересное и важное в MLOps. Что включает это направление
Почему в MLOps важна командная работа
О взаимодействии в команде: почему это сложный процесс, который всё упрощает
Чем MLOps отличается от обычного DevOps
Как подступиться к MLOps
Каким специалистам проще вникнуть в эти практики
Облака и open source для MLOps. Сложно ли менять платформу, инструменты
Как передавать накопленные знания от модели к модели и почему это действительно сложная задача
Почему Amazon закрыл свой первый ML-проект и оставил только SageMaker
Инструментарий MLOps-специалиста
В каких сферах наиболее востребован MLOps, основные задачи
Какие ещё «…Ops» потребуются в ближайшее время. Предсказываем будущее
0:00
1:00:56
Download MP3
Show notes
Рассказываем, что из себя представляют практики MLops и как они помогают поставить работу с данными на поток. Мы разберём этот вопрос на двух этапах: посмотрим, с какими задачами и вопросами надо обращаться к MLops в теории — и как этот подход реализуется на практике. В нашей виртуальной студии, Head of Computer Vision, Михаил Толмачев из компании EPAM расскажет, когда нужно задуматься о внедрении MLops и какие задачи они решают, а его коллега, Senior Data Solution Architect, Евгений Кожевников в деталях распишет, как именно нужно наладить взаимодействие внутри команд, чтобы подход заработал.