tgoop.com/deep_school/448
Last Update:
Что происходит с моделью после обучения
В прошлом посте мы говорили, что DL-инженеру недостаточно учить модели в Jupyter-тетрадках, чтобы соответствовать запросам индустрии. Важно перенимать инженерные практики. Даже в репозитории с моделингом должна быть понятная структура, соблюдён codestyle, присутствовать тесты и различные проверки перед коммитом.
Но это лишь начало, базовая гигиена. А дальше полезно понимать процесс доставки своих моделей до пользователей. Чтобы вас познакомить с этим, мы подготовили открытую лекцию, на которой покажем, как выглядит путь модели после обучения!
На лекции вы узнаете:
- когда стоит использовать Jupyter-ноутбуки, а когда нет
- как подготовить репозиторий моделинга
- варианты конвертации модели
- как обернуть инференс в http-приложение
- как деплоят приложения и автоматизируют этот процесс
А также мы анонсируем новый курс, на котором вы научитесь создавать и деплоить DL-сервисы!
Всем участникам лекции подарим скидки на обучение!
🙋♂️Спикеры лекции:
— Дмитрий Раков — руководитель ML в НИИАС, делает percpetion-алгоритмы для беспилотных поездов
— Тимур Фатыхов — основатель DeepSchool, ex Lead CV Engineer KoronaPay
⏰Дата и время: 31 октября, чт, 19:00 мск
Регистрируйтесь по ссылке!
