Привет, коллеги! Меня зовут Александр Кузьмичев, и я ведущий специалист по анализу данных в Первой грузовой компании. Мы с коллегами разработали «Прогнозатор» — инструмент для оценки объемов грузоперевозок между ж/д станциями. В основе лежит открытая платформа MLflow, и сегодня я расскажу, чем она нам помогает.
Создание ML-модели — сложный и ресурсоёмкий во всех смыслах процесс. Но часто выкатка сервиса на основе модели в прод оказывается ещё сложнее: требует подготовки платформы, выделения ресурсов, настройки программных интерфейсов для передачи данных из модели конечному пользователю. В таких условиях рациональнее разворачивать решения в облаках, особенно если можно использовать сервисы для полного цикла ML-разработки.
Привет, Хабр. Нас зовут Александр Кузьмичёв и Александр Казначеев. Мы пилотируем проект «ML-сервис по оттоку». В этой статье мы поделимся нашим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform.
