Хабр Подкасты
Хабр Подкасты
Хабр
Хабр ПРО // Школа жизни для моделей: как MLOps продуктивизации помогает
56 minutes Posted Jan 30, 2023 at 2:07 pm.
Идеальный пайплайн для ML-моделей
Главное звено внедрения MLOps
Секрет успеха своей платформы
Как определить, что нужна своя платформа
Вредные советы: как убить ML-модель
Как разные задачи ML меняют конфигурацию MLOps
Проблемы продуктивизации при работе над платформой
Ценность собственной ML-платформы
Куда развивается MLOps и видим ли мы его границы
Какие факторы увеличивают time-to-market
Должен ли Data Scientist знать DevOps-инструменты
Своя платформа vs готовые решения
Где ещё найти информацию про MLOps
0:00
56:06
Download MP3
Show notes
Когда-то на создание новых ML-продуктов уходили недели и месяцы, а теперь результат должен быть в течение пары дней. В этом выпуске Хабр ПРО мы обсудили, как создать свою MLOps-платформу. Про то, как идет эта работа в Мегафоне, нам рассказали:
→ Максим Кожевников, Head of Data Science
→ Артём Глазунов, Head of ML Platform and Analytical services и ведущий подкаста «Данные люди» https://t.me/bigdatapeople.
Тайминги: