- Как развернуть инфраструктуру Data Science в Kubernetes
- Как автоматизировать жизненный цикл модели от эксперимента до эксплуатации при помощи MlFlow
- Как обучать модель используя Mlflow и kubernetes
- Как быстро превратить модель в современный масштабируемый облачный сервис.

Описание:
Приглашаем на вебинар "Создаём инфраструктуру для Data Science с помощью MLFlow в Kubernetes". На вебинаре мы расскажем вам о том, как организовать процесс разработки моделей машинного обучения на базе технологии MLFlow и интегрировать его в общий процесс разработки в вашей организации. Для этого мы сделаем небольшой теоретический экскурс в основные понятия и концепции, после чего развернём все необходимые инфраструктурные компоненты в кластере Kubernetes, продемонстрируем принципы работы с MLFlow и его возможности по автоматизации жизненного цикла модели, продемонстрируем процесс обучения моделей с помощью MLFlow в Kubernetes и, в заключение, расскажем о способах превращения полученных моделей в REST сервис и UDF функцию с последующим их запуском в Kubernetes.
Ждём Вас!​