На практическом занятии рассмотрим основные этапы работы с ML-моделями в MLflow. Разберем, как оценивать и сравнивать модели и как выводить их в production.

Рассмотрим большинство методов MLflow API и покажем готовые сценарии для решения типовых задач. Разберем этапы оценки и сравнения моделей, обученных разными DS-командами в ходе экспериментов. Сравним ML-модели с помощью метрик и тегов и выберем лучшую. Продемонстрируем деплой выбранной ML-модели в MLflow Deploy, а также покажем, как применять модели в Batch и Real Time режимах.

Что будет на вебинаре:

• Покажем принципы работы с MLflow на Jupyter в облаке и решим основные задачи: логирование метрик, моделей и параметров.
• С помощью извлеченных метрик сравним различные ML-модели и эксперименты.
• Разберем большинство методов MLflow API.
• Задеплоим ML-модель и продемонстрируем основные сценарии использования на практике 

Спикеры:

— Александр Волынский, технический менеджер продукта Cloud ML Platform, VK Cloud

— Сергей Артюхин, преподаватель курса «Симулятор ML», karpov.courses

Вебинар будет полезен дата-сайентистам, MLOps- и DevOps-инженерам и аналитикам данных.

После практического занятия участники получат доступ к репозиторию.