tgoop.com/dsproglib/6089
Last Update:
💫 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
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6089