Обычно в процессе эксплуатации модели машинного обучения возникает необходимость изменить или дообучить её на новых данных. Это перезапускает жизненный цикл модели: доработка, тестирование, деплой новой версии.

При определенном уровне проникновения ML-моделей в бизнес-процессы дорого и неэфективно увеличивать число специалистов пропорционально росту количества таких задач. Возникает вопрос автоматизации процесса — определения стандартных классов задач машинного обучения, создания типовых пайплайнов обработки данных и дообучения. Все это задачи MLOps.

Обязательное создание технологической обвязки для в сквозного MLOps-процесса, это до 80% трудозатрат проекта и требует разносторонней экспертизы. Один из главных вопросов: как создать действительно циклический жизненный цикл для современной ML-модели? 

OpsGuru успешно решает эту задачу для своих клиентов.
Мы не переписываем с нуля решение на новом стеке технологий, а интегрируем сервисы облачных платфом с существующими решениями заказчика, совмещаем промышленные наработки и домашние библиотеки с передовыми технологиями. Это сохраняет интеллектуальный капитал компании, процессы становятся быстрее и прозрачнее и заказчики выходят на новый уровень работы.

На онлайн-встрече 08.10 Алексей Аксёнов Principal Architect из OpsGuru расскажет о создании MLOps решения на базе Kube Flow Pipelines SDK от Google AI Platform.

В программе:

• Варианты использования Kube Flow как оркестратора: Tensor Flow Extended с библиотекой готовых компонент ориентированный на TensorFlow и KFP DSL для использования с любыми другими экосистемами.
• Демо: интеграция отправки уведомлений в чат разработчикам и добавления взаимодействия со сторонним сервисом в типичном ML-процессе (сбор начальных данных, подготовка и аннотирование, тренировка модели, с последующей оценкой и публикацией).

Встреча подойдет руководителям Data Science подразделений, проектным менеджерам, биздевам. Всем, кто изучает инструменты работы с ML и AI, повышает эффективность работы Data Science служб. 

Ссылка на доступна после регистрации.
Готовы учесть ваши пожелания и вопросы по наполнению темы, если вы оставите их при регистрации.
________________________________