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