Как превратить хаос ML-инструментов в рабочий ML-завод ⚡
Как превратить хаос ML-инструментов в рабочий ML-завод ⚡ Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают результатов. Не из-за качества моделей в их основе, а из-за отсутствия комплексного подхода. Как выстроить эффективный ML-процесс — от загрузки данных до обучения моделей на GPU-кластере — покажем на вебинаре 2 июня. Вы узнаете: ▶️ почему ИИ-пилоты «не взлетают» ▶️ во сколько обходится ML на самом деле ▶️ облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе ▶️ как устроена наша MLOps-платформа ▶️ зачем нужны воркспейсы А в практической части вы научитесь: ▶️ создавать воркспейс и подключать внешние источники данных ▶️ запускать Jupyter Server на базе готового образа: от выбора образа до открытия JupyterLab ▶️ проходить весь путь работы на платформе до запуска ▶️ распределенного обучения на нескольких GPU ▶️ отслеживать метрики обучения прямо из интерфейса 👉 Регистрируйтесь, будет интересно