<h3><strong>Митап №1 от 13.05.2023&nbsp;</strong></h3><p><strong>Антон Ширяев:</strong> использование GPU nvidia внутри docker-контейнера&nbsp;</p><p><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/05/16/583f03ac/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B7%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F.pdf">ПРЕЗЕНТАЦИЯ</a></p><p><strong>Павел Вешкин: </strong>контейнеризация рабочей среды для ML&nbsp;</p><p><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/05/16/ecda993a/presentation_work_environment_for_containerization_in_ML.pdf">ПРЕЗЕНТАЦИЯ</a></p><p><strong>Фёдор Злобин: </strong>обзор облачных IDE представленных на рынке</p><p><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/05/18/9a6084f5/MlOpsMeetUpCloudBasedIdeByFedorZlobin.pptx">ПРЕЗЕНТАЦИЯ</a></p><figure class="media"><div data-oembed-url="https://youtu.be/NyAXipOWz48"><div style="position: relative; padding-bottom: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.2493%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/NyAXipOWz48" style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; top: 0; left: 0;" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen="" frameborder="0"></iframe></div></div></figure>

<h3><strong>Митап №2 от 14.05.2023</strong></h3><h4><strong>&nbsp;Сергей Наталенко: </strong>мастер-класс по настройке менеджмента версий Python и виртуальных окружений: Pyenv, Docker, rye, руками</h4><p><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/05/16/3936e77a/%D0%9C%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D0%B6%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%B9%20Python.pdf">ПРЕЗЕНТАЦИЯ</a></p><figure class="media"><div data-oembed-url="https://youtu.be/m7Hp8LEem7Y"><div style="position: relative; padding-bottom: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.2493%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/m7Hp8LEem7Y" style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; top: 0; left: 0;" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen="" frameborder="0"></iframe></div></div></figure>

<h3>Митап №3 от 24.05.2023</h3><p><strong>Скакун Дария:</strong> применение Agile в ML командах</p><p><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/05/30/2d18dafb/Agile.pptx">ПРЕЗЕНТАЦИЯ</a></p><p><strong>Владимир Кочетков:</strong> мастер-класс «Подход к Research с использованием MLFlow: порядок проведения экспериментов обучения и тестирования"</p><p><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/05/30/953792cb/ML%20Research%20with%20MLFlow.pptx">ПРЕЗЕНТАЦИЯ&nbsp;</a></p><figure class="media"><div data-oembed-url="https://www.youtube.com/watch?v=dbDCIc6yIwY"><div style="position: relative; padding-bottom: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.2493%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/dbDCIc6yIwY" style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; top: 0; left: 0;" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen="" frameborder="0"></iframe></div></div></figure>

Митапы

Особенности ML разработки в production. Создание базового ML проекта

Теория

#1. Концепция воспроизводимых и масштабируемых исследований

MLOps 2023 Домашнее задание 1

Домашнее задание по первой лекции

Хакатон

#1. Домашнее задание

Course block deadline expired on 13.04.2023 20:59

Block deadline expired

Gitlab. Общие принципы Git-flow, Github-flow, настройка репозитория, codereview

#2. Git. Хранение и версионирование кода

Квест

#2. Тест

Course block deadline expired on 17.04.2023 20:59

#3. GitLab CI. Codestyle, линтеры. Шаблонизация

#3. GitLab CI. Codestyle, линтеры. Шаблонизация. Практика

MLOps 2023 Домашнее задание 3

Домашнее задание по третьей лекции

#3. Домашнее задание

Course block deadline expired on 10.05.2023 20:59

#4.  DVC+S3. Python пакеты и CLI. Управление зависимостями (Poetry)

MLOps 2023 Домашнее задание 4

#4. Домашнее задание

Course block deadline expired on 14.05.2023 20:59

#5. MLFlow. Контейнеризация с Docker.

#6. Deploy ML моделей

MLOps 2023 Домашнее задание 6

#6. Домашнее задание

Course block deadline expired on 09.06.2023 20:59

FeaturedBanner-7c2f9f7a

Чат курса

<h4><strong>27&nbsp;марта &mdash; 22&nbsp;мая&nbsp;&nbsp;</strong></h4>

<ul>
<li>Вы научитесь организовывать&nbsp;workflow команды ml-разработки c нуля, и применять agile подход.</li>
<li>Освоите концепцию воспроизводимых и масштабируемых исследований от организации репозитория до настройки CI/CD и интеграции ML-модели в эксплуатацию.&nbsp;</li>
<li>Познакомитесь с популярными инструментами командной разработки: GitLab, SnakeMake, MLFlow, DVC.&nbsp;</li>
<li>Научитесь унифицировать цикл выпуска моделей машинного обучения и создаваемых на их основе программных продуктов, сможете автоматизировать тестирование производимых артефактов.&nbsp;</li>
<li>Познакомитесь с методами мониторинга и аналитики ML-моделей.</li>
</ul>

<h3>Ресурсы курса:</h3>

<ul>
<li>Папка со всеми <strong>материалами</strong>: <a href="https://drive.google.com/drive/folders/1aA6hVGzPbVzuBDMCaP54e3aT4ZmOZPdY?usp=share_link" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>клик</strong></a></li>
<li><strong>Telegram</strong> чат для участников курса: <a href="https://t.me/+Y7JIRbj9cBk2NGYy" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>клик</strong></a></li>
<li>Анкета для вопросов и предложений<strong>: </strong><a href="https://forms.gle/scjZUa5SKXJnnw4X9" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>клик</strong></a></li>
</ul>

<h3><strong>Необходимые навыки:</strong></h3>

<ul>
<li>Python</li>
<li>Основы машинного обучения</li>
</ul>

<h3><strong>Кому будет полезен курс?</strong></h3>

<ul>
<li>ML-инженеры</li>
<li>Аналитики и инженеры данных</li>
<li>Менеджеры AI-продуктов и руководители (тимлиды) ML-команд</li>
</ul>

<h3><strong>Как поучаствовать?</strong></h3>

<p>Войдите&nbsp;с аккаунтом&nbsp;<a href="https://vk.com/away.php?to=http%3A%2F%2Fods.ai&amp;post=-158557357_1172&amp;cc_key=" rel="noopener noreferrer" target="_blank">ods.ai</a> и нажмите &nbsp;&quot;Участвовать&quot; в правом верхнем углу.</p>

<p>Следите за обновлениями в нашем <a href="https://t.me/+Y7JIRbj9cBk2NGYy" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>Telegram чате</strong></a> для участников курса, там же вы можете задать любые вопросы связанные с курсом.</p>

<h3>Состав и расписание курса</h3>

<p>На курсе вас ждут <strong>12 онлайн занятий</strong>, продолжительностью 1 - 2 часа.<strong> (</strong>В основном<strong> </strong>по<strong> понедельникам 18:30). </strong>Все занятия будут доступны <strong>в записи</strong>. Для дополнительной мотивации будет вестись <strong>публичный рейтинг, </strong>лучшие участники получат уникальный мерч от <strong>ODS</strong>.</p>

<p>Участников ждут практические домашние задания, тесты, индивидуальный финальный проект, а так же дополнительные активности и митапы, которые будут предлагаться участникам по ходу курса.</p>

<h3>Как набрать баллы рейтинга?</h3>

<p>Точные количество и распределение баллов будут позже.</p>

<ul>
<li>проходить тесты/выполнять задания (возможно будут проверяемые задания, если наберем менторов)</li>
<li>выполнить и представить финальный проект</li>
<li>провести мастер-класс или выступить на митапе по теме, связанной с курсом</li>
</ul>

<p><strong>Рейтинг будет доступен</strong> после закрытия дэдлайна по заданиям первой недели</p>

<h3><strong>Программа курса:</strong></h3>

<ul>
<li>Концепция воспроизводимых и масштабируемых исследований. Особенности ML разработки в production. Стадия инициации проекта и его первичная проработка проекта с заказчиком.</li>
<li>Хранение и версионирование кода. Gitlab. Общие принципы Git-flow, Github-flow, настройка репозитория, codereview.</li>
<li>Agile. Теория + практика.</li>
<li>CI/CD (GitLab)</li>
<li>Codestyle, инструменты автоформатирования, линтеры.</li>
<li>Шаблонизация. Python пакеты и CLI. Управление зависимостями.</li>
<li>Инструменты автоматизации воспроизводимых масштабируемых исследований, часть 1. Snakemake, DVC.</li>
<li>Инструменты автоматизации воспроизводимых масштабируемых исследований, часть 2. MLflow</li>
<li>Разработка сервиса на базе ML моделей. Контейнеризация с Docker.</li>
<li>Методы и инструменты тестирования</li>
<li>Мониторинг и аналитика МЛ моделей</li>
<li>Оптимизация инференса</li>
</ul>

<p>&nbsp;</p>

Павел Кикин

Ирина Беккер

Алексей Колесников

Родион Щебентовский

Дмитрий Подвязников

Роман Матанцев

Тимур Касимов

Алексей Бардышев

Ксения Никитина

Илья Капустин

Евгения Димидова

Эрдэни Цырендашиев

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

leaderboard

User Agreement

<p>Я прочитал(-а) и согласен(-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательским соглашением и Политикой конфиденциальности</a></p>

Privacy Policy

<p>Я даю свое <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/events/Spring23/soglasieru.pdf">согласие</a> ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo; на обработку и передачу моих персональных данных партнерам мероприятия для информационного взаимодействия&nbsp;</p>

Consent

<p>Я согласен(а) получать информационные рассылки от ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo; про активности ODS</p>

<p>Мне интересно получать предложения о работе</p>

Митап №1 от 13.05.2023

Митап №2 от 14.05.2023

Сергей Наталенко: мастер-класс по настройке менеджмента версий Python и виртуальных окружений: Pyenv, Docker, rye, руками

Митап №3 от 24.05.2023