МТС. Жизненный цикл решения на базе NLP

Расскажем из чего состоит жизненный цикл решения на базе NLP. Как довести гипотезу до продуктивной среды и сделать так, чтобы поддержка этого решения не съедала все свободное время.

В рамках трека от Центра AI МТС вы изучите ключевые этапы работы с NLP-based решением.


В 1 блоке “Как готовить research?” погрузимся в исследовательскую часть решения с NLP. Вы узнаете о проблемах и их решении при построении диалоговых систем. Вместе ответим на вопросы:

  • как использовать языковые модели, чтобы сделать дружелюбного бота?
  • как тестировать ботов и оптимизировать их скорость работы?
  • как собрать данные для обучения системы?

Во 2 блоке спикер расскажет, как перейти от ресерча к продакшну, причем здесь нагрузка и SLA, как помогает квантизация и на чем строить решение с NLP-технологиями.

В 3 блоке “Есть ли жизнь после релиза?” порассуждаем, как MLOps может помочь, поговорим о построении обучающих пайплайнов с AirFlow и MlFlow, обсудим разные подходы для решения задач.

Своей экспертизой поделятся специалисты Центра AI МТС: Александр Константиновский, Никита Семенов и Александр Шевченко.

Track program