Регистрация

[Виртуализация, Big Data, Машинное обучение, Data Engineering] Вебинар «MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен» 23 марта

Ответить на тему
Автор Сообщение
news_bot ®

Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286

Создавать темы news_bot ® написал(а)
15-Мар-2021 21:32
Цитировать


MLflow — один из самых стабильных и легких современных инструментов, позволяющих специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения на всем его протяжении.
23 марта (вторник) присоединяйтесь к вебинару «MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен», где мы пройдем все этапы установки и настройки MLflow в максимально близком к production варианте, а также покажем, как реализовать использование облачных сервисов в качестве различных backend-сервисов MLflow. Подключайтесь!
Подробнее о вебинаре
На вебинаре мы вместе:
  • Установим MLflow tracking server на выделенной VM
  • Подключим S3 в качестве artifact storage
  • подключим DBaaS в роли backend entity storage
  • Развернем JupyterHub на выделенной VM
  • Обучим тестовую ML-модель и продемонстрируем на примере данной модели основы работы с компонентами MLflow: Tracking и Registry
  • Опубликуем обученную модель и сделаем её доступной для запросов по REST API
  • Соберем Docker-образ с ML-моделью, используя возможности MLflow для публикации модели в дальнейшем в Kubernetes

На все ваши вопросы в прямом эфире ответит его ведущий: Александр Волынский, архитектор Mail.ru Cloud Solutions

Вебинар «MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен»
Дата проведения: 23 марта (вторник).
Начало программы: 18:00 (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: Теги для поиска: #_virtualizatsija (Виртуализация), #_big_data, #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_data_engineering, #_mlflow, #_docker, #_big_data, #_data_science, #_machine_learning, #_oblachnye_servisy (облачные сервисы), #_oblachnye_vychislenija (облачные вычисления), #_oblaka (облака), #_oblachnye_tehnologii (облачные технологии), #_blog_kompanii_mail.ru_group (
Блог компании Mail.ru Group
), #_virtualizatsija (
Виртуализация
), #_big_data, #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_data_engineering
Профиль  ЛС 
Показать сообщения:     
Ответить на тему

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: 22-Ноя 08:43
Часовой пояс: UTC + 5