MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен
Бесплатный вебинар от Mail․ru Cloud Solutions
MLflow — один из самых стабильных и легких современных инструментов, позволяющих специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения на всем его протяжении.
На вебинаре мы вместе:
— установим MLflow tracking server на выделенной VM;
— подключим S3 в качестве artifact storage;
— подключим DBaaS в роли backend entity storage;
— развернем JupyterHub на выделенной VM;
— обучим тестовую ML-модель и продемонстрируем на примере данной модели основы работы с компонентами MLflow: Tracking и Registry;
— опубликуем обученную модель и сделаем её доступной для запросов по REST API;
— соберем Docker-образ с ML-моделью, используя возможности MLflow для публикации модели в дальнейшем в Kubernetes.
__________________________________
23 марта, начало в 18:00 мск, Вторник
ОНЛАЙН
Регистрация на мероприятие
