Привет, Хабр! В сентябре мы провели ежегодный митап MLOps и ML-инженеров. Обсудили инфраструктуру для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве. Выступили эксперты из Neoflex, Контур AI, Selectel и Русагро. В этом тексте — записи всех докладов и дискуссии, а также полезные материалы для более глубокого погружения в мир ML. Видео и ссылки — под катом. Дрифт данных и моделей на MLOps платформе Neoflex DognautsАнастасия Коткова
ML-инженер, Neoflex
Анастасия рассказала, как мониторинг помогает вовремя обнаружить ухудшение качества работы ML-модели. Для примера она рассматривает два вида дрифта:
дрифт данных — когда качество предсказания ML-модели изменяется под влиянием статистических свойств входных данных;
дрифт концепции — когда изменение статистических свойств целевой переменной вызвано изменением концепции того, что мы пытаемся предсказать.Хостинг ML-моделей в Контуре: существующее решение и путь к немуДенис Брандес
Инженер-программист, Контур AI
Денис рассказал про деплой и хостинг моделей машинного обучения в компании «Контур», возникающие проблемы и их решения. Стек технологий и инфраструктурная база для внедрения LLMАнтон Чунаев
Менеджер ML-продуктов, Selectel
Антон рассказал, что такое большие языковые модели (LLM), как использовать Open Source модели и какие ресурсы нужны для того, чтобы их быстро попробовать и внедрить. Видеоаналитические сервисы в животноводствеПавел Ширяев
Руководитель группы компьютерного зрения, Русагро
Павел делится опытом разработки проектов по видеоаналитике. Он рассказал, как компьютерное зрение помогает мониторить состояние животных. Дискуссия «Потребности ML-рынка России»
В конце спикеры ответили на вопросы и порассуждали о состоянии рынка ML в России, а также текущих задачах, ограничениях и оборудовании. Доклады предыдущего митапа
→ ONNX Runtime, OpenVINO и TVM: обзор инструментов для ускорения ML-моделей
→ Как переехать на Kubeflow в качестве ML-платформы?
→ Каким должен быть Feature Store, чтобы оптимизировать работу с ML-моделями
Эти и другие материалы входят в курс Академии Selectel «Выстраиваем работу с ML». В нем мы подробно рассмотрели концепцию MLOps и отдельные инструменты для работы с ML-моделями, а также осветили понятие платформы обработки данных.Сообщество и продукты для ML-специалистов
Присоединяйтесь к сообществу «MLечный путь» в Telegram. Там мы обсуждаем организацию production ML-сервисов, делимся опытом и публикуем материалы по DataOps и MLOps.
А если вы хотите собрать собственную инфраструктуру для AI-проекта, познакомьтесь со всеми доступными в Selectel продуктами и сервисами на отдельной странице.
Источник новости: habr.com
