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!
