Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

💫 Эффективная среда для ML-экспериментов

MLOps ускоряет разработку ML-продуктов, но слабая интеграция окружений замедляет процесс. Что важно для эффективных экспериментов?

▪️ Доступ к данным — как к сырым, так и к обработанным (через Feature Store).
▪️ Масштабируемые вычисления — возможность запускать Spark, Dask и др.
▪️ Быстрые итерации — запуск прод-подобных ML-тренировок прямо из ноутбука.
▪️ CI/CD для ML — авто-тестирование и деплой при PR в релизные ветки.
▪️ Гит-интеграция — понятная структура хранения кода и шаблоны репозиториев.
▪️ Отслеживание экспериментов — локально и удаленно.
▪️ Совместимость с продом — ноутбуки работают в контейнерах с теми же зависимостями.

Что бы добавили? Делитесь мыслями в комментариях! ⬇️🔥

❤1

www.tgoop.com/dsproglib/6089

2.28K viewsedited  Feb 5 at 18:01

💫 Эффективная среда для ML-экспериментов

MLOps ускоряет разработку ML-продуктов, но слабая интеграция окружений замедляет процесс. Что важно для эффективных экспериментов?

▪️ Доступ к данным — как к сырым, так и к обработанным (через Feature Store).
▪️ Масштабируемые вычисления — возможность запускать Spark, Dask и др.
▪️ Быстрые итерации — запуск прод-подобных ML-тренировок прямо из ноутбука.
▪️ CI/CD для ML — авто-тестирование и деплой при PR в релизные ветки.
▪️ Гит-интеграция — понятная структура хранения кода и шаблоны репозиториев.
▪️ Отслеживание экспериментов — локально и удаленно.
▪️ Совместимость с продом — ноутбуки работают в контейнерах с теми же зависимостями.

Что бы добавили? Делитесь мыслями в комментариях! ⬇️🔥

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение