[Виртуализация, Машинное обучение, Kubernetes, Data Engineering] Вебинар «MLOps без боли. Разворачиваем Kubeflow» 22 декабря от Mail.ru Cloud Solutions
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев
Сообщений: 27286
Когда количество проектов переваливает за разумные пределы, управлять инфраструктурой для машинного обучения становится сложно. Здесь на помощь приходит MLOps — современный подход к автоматизации работы аналитика данных. С ним легко эффективно выстроить процессы работы с технологиями машинного обучения, чтобы они приносили пользу бизнесу.
22 декабря (вторник) присоединяйтесь к вебинару «MLOps без боли в облаке MCS #1: Разворачиваем Kubeflow. Простые масштабируемые воркфлоу для ML на Kubernetes», где мы расскажем, как создавать индивидуальные окружения для тестирования: с гибкой настройкой, используя Docker и Kubernetes, — а также решить проблему воспроизводимости экспериментов. Присоединяйтесь!
Подробнее о вебинаре
Для успеха в Data Science нужно часто пробовать новые модели, не все из которых срабатывают. И чем больше проектов, тем сложнее управлять инфраструктурой для машинного обучения.
С помощью MLOps — современного подхода к автоматизации работы аналитика данных, — вы сможете легко выстроить эффективный процессы работы с технологиями машинного обучения, чтобы они приносили пользу бизнесу. Сочетание Cloud-Native и MLOps-подходов позволяет просто и быстро проверять ML-модели с использованием облачных сервисов, таких как Kubernetes, не погружаясь в инфраструктурные дебри.
Мы начнем серию вебинаров “MLOps без боли” с Kubeflow — он позволяет создавать индивидуальные окружения для тестирования: с гибкой настройкой, используя Docker и Kubernetes, — а также решить проблему воспроизводимости экспериментов.
Освоив Kubeflow, вы сможете быстро выводить модели в продуктив, организовывать трекинг моделей и экспериментов. Однако сама установка и настройка Kubeflow довольно непростой процесс.
На вебинаре мы:
- Подготовим кластер Kubernetes к установке Kubeflow, установим Istio
- Установим Kubeflow в режиме multi-user, auth-enabled
- Обучим тестовую модель машинного обучения и опубликуем ее
По итогам вебинара вы получите подробную инструкцию, как установить и запустить Kubeflow в облачной платформе Mail.ru Cloud Solutions, и репозиторий — и сможете использовать микросервисы для быстрой проверки новых моделей.
На все ваши вопросы в прямом эфире ответит его ведущий: Александр Волынский, архитектор Mail.ru Cloud Solutions
Вебинар «MLOps без боли в облаке MCS #1: Разворачиваем Kubeflow. Простые масштабируемые воркфлоу для ML на Kubernetes»
Дата проведения: 22 декабря (вторник).
Начало программы: 17:00 (Москва UTC +3).
Регистрация обязательна, после неё мы сразу пришлём ссылку для подключения.
Stay tuned
О новых вебинарах и других мероприятиях Mail.ru Cloud Solutions мы сразу сообщаем в нашем канале в Telegram: t.me/mcsnews
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [JavaScript, Программирование, TypeScript] Кастомизация компонентов Ant Design и оптимизация бандла
- [Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Как археологи используют машинное обучение, чтобы копать глубже (перевод)
- [Open source, Git, Виртуализация, Openshift] Миграция приложений и аварийное восстановление с помощью Red Hat Advanced Cluster Management (ACM)
- [Интерфейсы, Usability, Accessibility] Доступность — это просто, Или 5 смертных грехов доступности
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] В Nvidia показали обучение нейросетей на небольшом наборе данных
- [MySQL, Администрирование баз данных] Репликация баз данных MySQL. Введение
- [Системное администрирование, Виртуализация, Облачные вычисления, Облачные сервисы] Вебинар «Как построить современную сетевую инфраструктуру» 17 декабря от Mail.ru Group
- [Машинное обучение, Гаджеты, Научно-популярное, Звук] Шумно и стрессово? Или шумно и весело? Ваш телефон может слышать разницу (перевод)
- [Системное администрирование, Серверное администрирование, DevOps, Kubernetes] Kubernetes 1.20 — и что же слома.../починили на этот раз?
- [Системное администрирование, IT-инфраструктура, DevOps] DevOps-дайджест от «Рексофт»
Теги для поиска: #_virtualizatsija (Виртуализация), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_kubernetes, #_data_engineering, #_kubeflow, #_kubernetes, #_docker, #_data_science, #_machine_learning, #_blog_kompanii_mail.ru_group (
Блог компании Mail.ru Group
), #_virtualizatsija (
Виртуализация
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_kubernetes, #_data_engineering
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 28-Сен 07:16
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев |
|
 Когда количество проектов переваливает за разумные пределы, управлять инфраструктурой для машинного обучения становится сложно. Здесь на помощь приходит MLOps — современный подход к автоматизации работы аналитика данных. С ним легко эффективно выстроить процессы работы с технологиями машинного обучения, чтобы они приносили пользу бизнесу. 22 декабря (вторник) присоединяйтесь к вебинару «MLOps без боли в облаке MCS #1: Разворачиваем Kubeflow. Простые масштабируемые воркфлоу для ML на Kubernetes», где мы расскажем, как создавать индивидуальные окружения для тестирования: с гибкой настройкой, используя Docker и Kubernetes, — а также решить проблему воспроизводимости экспериментов. Присоединяйтесь! Подробнее о вебинаре Для успеха в Data Science нужно часто пробовать новые модели, не все из которых срабатывают. И чем больше проектов, тем сложнее управлять инфраструктурой для машинного обучения. С помощью MLOps — современного подхода к автоматизации работы аналитика данных, — вы сможете легко выстроить эффективный процессы работы с технологиями машинного обучения, чтобы они приносили пользу бизнесу. Сочетание Cloud-Native и MLOps-подходов позволяет просто и быстро проверять ML-модели с использованием облачных сервисов, таких как Kubernetes, не погружаясь в инфраструктурные дебри. Мы начнем серию вебинаров “MLOps без боли” с Kubeflow — он позволяет создавать индивидуальные окружения для тестирования: с гибкой настройкой, используя Docker и Kubernetes, — а также решить проблему воспроизводимости экспериментов. Освоив Kubeflow, вы сможете быстро выводить модели в продуктив, организовывать трекинг моделей и экспериментов. Однако сама установка и настройка Kubeflow довольно непростой процесс. На вебинаре мы:
По итогам вебинара вы получите подробную инструкцию, как установить и запустить Kubeflow в облачной платформе Mail.ru Cloud Solutions, и репозиторий — и сможете использовать микросервисы для быстрой проверки новых моделей. На все ваши вопросы в прямом эфире ответит его ведущий: Александр Волынский, архитектор Mail.ru Cloud Solutions  Вебинар «MLOps без боли в облаке MCS #1: Разворачиваем Kubeflow. Простые масштабируемые воркфлоу для ML на Kubernetes» Дата проведения: 22 декабря (вторник). Начало программы: 17:00 (Москва UTC +3). Регистрация обязательна, после неё мы сразу пришлём ссылку для подключения. Stay tuned О новых вебинарах и других мероприятиях Mail.ru Cloud Solutions мы сразу сообщаем в нашем канале в Telegram: t.me/mcsnews =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании Mail.ru Group ), #_virtualizatsija ( Виртуализация ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_kubernetes, #_data_engineering |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 28-Сен 07:16
Часовой пояс: UTC + 5