Домашнее задание по блоку Kubernetes  (курс MLOps и production в DS исследованиях 3.0)

Hackathon

Домашнее задание по блоку "Feature Store" (курс MLOps и production в DS исследованиях 3.0)

Домашнее задание по блоку CD, registry моделей - GitLab, Nexus/Artifactory (курс MLOps и production в DS исследованиях 3.0)

<p>Хаб посвящен инструментам, новым подходам и проблемам &nbsp;из области MLOps и Data Engineering. Основными темами хаба являются:</p>

<ul>
<li>Воспроизводимость и масштабируемость исследований в области машинного обучения.</li>
<li>Особенности production подхода к исследованиям в области ML разработки.</li>
<li>Инструменты автоматизации ML исследований.</li>
<li>Хранение и версионирование больших данных.</li>
<li>Управление зависимостями в Python</li>
<li>Функционирование ML-моделей на сервисе и методы оптимизации инференса</li>
<li>Методы и инструменты тестирования и валидации ML-моделей и данных</li>
<li>CI/CD для ML исследований<br />
&nbsp;</li>
</ul>

Современные подходы и инструменты для исследований на данных, разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production в DS исследованиях 3.0

Первый MLOps трек в рамках онлайн DataFest

MLOps (Data Fest 2023)

Продвинутые подходы и инструменты для разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production подход к ML исследованиям 2.0

MLOps и production подход к ML исследованиям

В этом треке мы собрали записи по MLOps с офлайн-конференции Data Fest Siberia 3

MLOps

Делимся опытом по вопросам продакшена, автоматизации, масштабируемости, воспроизводимости, и не только!

MLOps | Data Fest 2024

MLOps | Data Fest 2025

Здесь мы концентрируем новости, ивенты и образовательные материалы посвященные теме MLOps и Data Engineering

Смотрим доклады и отвечаем на ваши вопросы

Tracks