MLOps: что за зверь и когда становится нужен в компании
Доклад отклонён
Целевая аудитория
DevOps инженеры, которым интересен MLOps, CTO крмпаний, внедряющих у себя ML и имеющие у себя ML и проблемы с ML workflow
Тезисы
Этапы развития ML в компаниях и как они соотносятся с этапами внедрения MLOps,
чем отличается процесс разработки сервиса с ML и почему под него нужен отдельный workflow,
каким образом благодаря ему можно сократить время создания модели и выпуска её как продовый сервис
современные best practice в ML workflow
DevOps Engineer
Nixys
Nixys
