Подробнее о конференции IML:
— — Не каждый инженер согласится строить ML-инфраструктуру и проводить непредсказуемые эксперименты. Но кто-то должен этим заниматься. Говорим об ML-инженерах, которые выбирают путь работы с инфраструктурой, и выясняем, как сделать эту работу качественнее. В этом выпуске обсуждаем: — как выводить модели в прод быстро; — что должен понимать руководитель команды, которая занимается ML-инфраструктурой; — как взаимодействовать с разработчиками и передавать наработки команде инженеров. Не забыли и техническую конкретику: Data-платформу как фундамент ML-инфраструктуры и работу с потоками данных. Гость выпуска — Михаил Марюфич, руководитель платформы данных в «Одноклассниках». Ведущий — Андрей Кузнецов, директор по машинному обучению «Одноклассников». Полезные ссылки: — Статья от Google «MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning»:
— Книга Мартина Клеппмана «Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка»:
— Доклад Михаила Марюфича «CI/CD для Ml-моделей и датасетов»:
Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы не пропустить следующие выпуски и новости предстоящей конференции. — VK:
https://vk.com/imlconf — Telegram-чат:
— Telegram-канал:
Сайт I’ML:
