<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

Владислав Гоголин

Юлия Соломенникова

Александр Андреянков

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