О чём рассказывается в презентации:
Презентация посвящена внедрению MLOps, который преодолевает разрыв между разработкой и продакшеном, обеспечивая стабильность и воспроизводимость моделей. Рассматриваются ключевые аспекты, такие как автоматизация процессов, контроль версий и мониторинг, которые критически важны для успешного развертывания машинного обучения в бизнесе. Участники узнают, как эти практики помогают сократить временные затраты на вывод моделей на рынок и минимизировать риски.
Оглавление
MLOps в действии: от лабораторного ноутбука до продакшена
Разрыв между лабораторным экспериментом и продакшеном создает технический долг
Среда разработки без инструментов версионирования искажает результаты эксперимента
Отсутствие автоматизированных пайплайнов увеличивает time-to-market в 5-10 раз
MLOps как интеграция принципов ML, разработки и эксплуатации
Инфраструктура MLOps: оркестрация и управление артефактами
Контейнеризация обеспечивает идентичность окружения в разработке и продакшене
Валидация данных — первый критический рубеж качества
Модель проходит проверку через автоматизированные гейты
Мониторинг в реальном времени обнаруживает дрейф данных
Автоматическое переобучение замыкает цикл адаптивности
CI/CD для ML обеспечивает надежность инфраструктурных изменений
Выбор между Cloud-native MLOps и собственной инфраструктурой
Уровни зрелости MLOps: от ручных процессов к полной автоматизации
Рекомендации: с чего начать внедрение MLOps
MLOps - залог успеха ваших ML-проектов
Спасибо за внимание!
