О хороших практиках построения инфраструктуры ML-моделей AI/ML и визуализация данных
Доклад принят в программу конференции
Тезисы
Я расскажу о пути нашей модели от простого артефакта до самостоятельного сервиса. Расскажу, какие практики мы внедрили и как они нам помогли. CI/CD, мониторинг, алертинг на конкретном примере. Опишу весь путь деплоя модели от гипотезы до продакшна.
Основная мысль: слушатели смогут увидеть на конкретном примере практики MLOps и их полезность.
Дмитрий Аникин
Лаборатория Касперского
Магистр МАИ по специальности Прикладная математика и информатика. Исследует данные, а также занимается оптимизацией внутренних бизнес-процессов в Лаборатории Касперского.
Другие доклады секции AI/ML и визуализация данных
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