23 марта 2021 года пройдёт бесплатный вебинар «MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен». На вебинаре участники пройдут все этапы установки и настройки MLflow в максимально близком к production варианте, а также узнают, как реализовать использование облачных сервисов в качестве различных backend-сервисов MLflow.
MLflow — один из самых стабильных и лёгких современных инструментов, позволяющих специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения на всем его протяжении. Это удобный инструмент с простым пользовательским интерфейсом для просмотра экспериментов и мощными средствами упаковки моделей, управления ими и их развёртыванием. Он позволяет работать практически с любой библиотекой машинного обучения.
На вебинаре участники:
- установят MLflow tracking server на выделенной VM;
- подключат S3 в качестве artifact storage;
- подключат DBaaS в роли backend entity storage;
- развернут JupyterHub на выделенной VM;
- обучат тестовую ML-модель и узнают на примере данной модели основы работы с компонентами MLflow: Tracking и Registry;
- опубликуют обученную модель и сделают её доступной для запросов по REST API;
- соберут Docker-образ с ML-моделью, используя возможности MLflow для публикации модели в дальнейшем в Kubernetes.
После вебинара на все вопросы ответит Александр Волынский, PaaS-архитектор платформы Mail.ru Cloud Solutions.