Как построить CI/CD для задач машинного обучения. Tips & Tricks

BigData и машинное обучение

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Тезисы

В докладе я расскажу, как можно построить CI/CD для задач машинного обучения на примере переноса пайплайна обучения в облако AWS.
Поделюсь, как выбрать подходящие типы инстансов, настроить взаимодействие с AWS через Terraform, как создать свой кастомный образ и как настроить взаимодействие с GitHub.
Дам советы и расскажу о трудностях, с которыми столкнулись в процессе (и которые удалось преодолеть).

Я работаю на позиции ML Team lead в Friflex.
Занимаюсь компьютерным зрением, до этого десять лет работал в программировании в различных сферах. Обладатель 5 золотых медалей на Kaggle и эксперт отраслевых конференций.

Friflex

ООО «Фрифлекс» – компания по разработке ИТ-решений: мобильных приложений и высоконагруженных проектов, проектов на базе искусственного интеллекта. Компания разрабатывает и внедряет информационные системы с использованием искусственного интеллекта, глубокого обучения и нейронных сетей. Friflex занимается разработкой собственных ИИ-продуктов в сфере оцировке спорта. Например, один из продуктов – платформа для оцифровки и трансляции шахматных партий idChess, которая используется в обучении шахматам в мире.

Видео

Другие доклады секции

BigData и машинное обучение