Работа с МЛ-сервисами под нагрузкой AI/ML и визуализация данных
Доклад принят в программу конференции
				Тезисы
																	
															
	
	
							У нас в Авито созданы десятки сервисов, в которых используются модели машинного обучения. Модели встречаются большие и маленькие. Суммарная нагрузка на сервисы около 1млн RPM.
В этом докладе я расскажу, как мы используем инфраструктуру для удобной эксплуатации МЛ-моделей и продемонстрирую разработанную нами библиотеку для запуска МЛ-моделей в продакшне и под нагрузкой.
								
								Олег Бугримов 
								
								
								
							
						
						
	
						
						
					Авито
								В программировании более 20 лет.
В Авито руководит командой разработки МЛ-сервисов.
Другие доклады секции AI/ML и визуализация данных
		От 0 до 1, Рython для Data Scientist
		
		
			
			
	
	
	
				Виктория Костерина (Тюфякова) 
				
		Magnit OMNI FoodTech
			
		Ускорение инференса Tensorflow и PyTorch-моделей на процессорах Intel с помощью NNCF и OpenVINO
		
		
			
			
	
	
	
	
	
				Василий Шампоров 
				
		Intel Corporation
			
		Разработка своего хранилища моделей машинного обучения и почему нам не подошли стандартные решения
		
		
			
			
	
	
	
				Юрий Букаткин 
				
		Программный регион
			
		Мастер-класс "ML Space как платформа для быстрого прототипирования моделей машинного обучения"
		
		
			
			
	
	
	
	
	
	
	
	
	
				Алексей Климов 
				
		Cloud
			
		Towards Knowledge as Code
		
		
			
			
	
	
	
				Анатолий Щербаков 
				
		Recall Masters
			
		О хороших практиках построения инфраструктуры ML-моделей
		
		
			
			
	
	
				Дмитрий Аникин 
				
		Лаборатория Касперского