Вступление

За годы разработки ML- и DL-проектов у студии Surf накопились и большая кодовая база, и много опыта, и интересные инсайты и выводы. При старте нового проекта эти полезные знания помогают увереннее начать исследование, переиспользовать полезные методы и получить первые результаты быстрее.

Очень важно, чтобы все эти материалы были не только в головах разработчиков, но и в читаемом виде на диске. Это позволит эффективнее обучить новых сотрудников, ввести их в курс дела и погрузить в проект.

Конечно, так было не всегда. Мы столкнулись с множеством проблем на первых этапах

• Каждый проект был организован по-разному, особенно если их инициировали разные люди.
• Недостаточно отслеживали, что делает код, как его запустить и кто его автор.
• Не использовали виртуализацию в должной степени, зачастую мешая своим коллегам установкой существующих библиотек другой версии.
• Забывались выводы, сделанные по графикам, которые осели и умерли в горé jupyter-тетрадок.
• Теряли отчеты по результатам и прогрессу в проекте.

Для того, чтобы эти проблемы решить раз и навсегда, мы решили, что нужно работать как над единой и правильной организаций проекта, так и над виртуализацией, абстракцией отдельных компонентов и переиспользуемостью полезного кода. Постепенно весь наш прогресс в этой области перерос в самостоятельный фреймворк — Ocean.

Вишенка на торте — логи проекта, которые агрегируются и превращаются в красивый сайт, автоматически собранный с помощью выполнения одной команды.

В статье мы расскажем на маленьком искусственном примере, из каких частей состоит Ocean и как его использовать.

Есть ли у вас та штука, что называется pet project или side project? Тот самый проект, который бы вы делали в свое удовольствие и для себя, для саморазвития или расширения портфолио. Лично у меня долгое время не было ничего, что можно было бы показать. Однако, в рамках стартовавшего этой осенью конкурса Atos IT Challenge 2018, у меня как раз появилась возможность начать такой проект.