Мастер-класс "ML Space как платформа для быстрого прототипирования моделей машинного обучения" AI/ML и визуализация данных
Доклад принят в программу конференции
Тезисы
В ходе workshop участники познакомятся с платформой ML Space от SberCloud. Мы обучим простую hello-world CV-модель, но сделаем это в стиле real-world. Познакомимся с распределенным машинным обучением, которое позволит обучить модель гораздо быстрее, используем инструменты ML Ops и в конце выведем модель в инференс с автоскейлингом.
Алексей Климов
Cloud
Алексей непосредственно участвовал в разработке DS-части платформ ML Space, проектировал систему запуска распределенных вычислений на суперкомпьютерах Christofari. Может рассказать про то, как нейронку на PyTorch / TensorFlow запустить на большом количестве железа. А также какие еще инструменты ML Ops могут быть полезны для работы больших команд Data Science.
tg: @klimovalexey
Другие доклады секции AI/ML и визуализация данных
Towards Knowledge as Code
Анатолий Щербаков
Recall Masters
Разработка своего хранилища моделей машинного обучения и почему нам не подошли стандартные решения
Юрий Букаткин
Программный регион
Ускорение инференса Tensorflow и PyTorch-моделей на процессорах Intel с помощью NNCF и OpenVINO
Василий Шампоров
Intel Corporation
О хороших практиках построения инфраструктуры ML-моделей
Дмитрий Аникин
Лаборатория Касперского