MLOps c BentoML, MLflow и Kubeflow: автоматическое развертывание ML-модели

Чтобы сделать наши курсы для DevOps-инженеров и специалистов по Machine Learning еще более полезными, сегодня рассмотрим, как автоматизировать развертывание и обслуживание ML-моделей согласно концепции MLOps...

Трудности выбора в MLOps: оркестрация ML-конвейеров с Vertex AI Pipelines и Apache AirFlow

Мы уже сравнивали MLflow и Kubeflow, которые позволяют управлять конвейерами машинного обучения. Продолжая эту важную для ML-инженера тему, сегодня рассмотрим 2 других MLOps-инструмента для оркестрации...

Что такое Py2neo: Python вместо Cypher в приложениях с Neo4j

В рамках продвижения нашего нового курса по графовой для аналитики больших данных аналитике больших данных, сегодня познакомимся с клиентской Python-библиотекой Neo4j под названием Py2neo, которая...

Асинхронное программирование в ML-системах

Поскольку концепция MLOps стремится устранить разрывы между разработкой ML-модели и ее имплементацией в эффективный программный код, сегодня поговорим про важную идею программирования, связанную с синхронностью...

Как использовать цепи Маркова для анализа моделей рекламной атрибуции

Недавно мы писали, что такое цепь Маркова, как это используется в практических приложениях Data Science и с помощью каких инструментов реализуется этот граф состояний. В...

Построение MLOps-платформы с открытыми инструментами

Сегодня рассмотрим, как реализовать полноценный MLOps-цикл, используя свободные инструменты с открытым исходным кодом: MLflow, Kubeflow, Seldon, Streamlit, AirFlow, Git, Prometheus и Grafana. Процессы жизненного цикла...

Ад зависимостей для Python-разработчика: 4 библиотеки для визуализации графа

Практически каждый Python-разработчик и Data Scientist использует в своем коде сторонние библиотеки и внешние решения, которые хранятся в разных репозиториях и связаны со множеством других...

Мониторинг Machine Learning в production: полезные советы и MLOps-инструменты

Специально для обучения ML-разработчиков сегодня разберем проблемы развертывания моделей Machine Learning в производстве и способы их решения с помощью MLOps-инструментов. А также поговорим про дрейф...

Поиск по сайту