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
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy