В современном мире все больше задач можно решить с помощью машинного обучения. Чтобы прокачать знания об инфраструктуре для ML,
приходите на наш ежегодный митап MLечный путь. 18 апреля, 18:00, подробности —
по ссылке регистрации ➡️
А пока почитайте подборку материалов об ML: о железе, моделях и экспериментах ⬇️
🤖
Тест двух GPU на большой языковой модели
Сравниваем возможности А100 40GB и A6000 Ada 48GB в файнтюнинге LLM и генерации текста.
🤖
Как ускорить ML-эксперименты и работу с моделями
Рассказываем, как Hugging Face, CleanMI, Jupyter и другие инструменты помогают проводить ML-эксперименты (и как их организовывать, если у вас лапки).
🤖
Артефакты MLOps
Осваиваем три столпа MLOps: данные, модель, код.
🤖
Какими бывают платформы обработки данных
Разбираемся в уровнях зрелости дата-аналитики и решаем, не пора ли уходить из Excel в ML.
Бонус: записи конференций MLечный путь ⬇️
🤖
В 2021 обсуждали MLOps-платформы, применение ML в работе техподдержки, жизненный цикл моделей машинного обучения и другие направления.
🤖
В 2022 рассматривали актуальные сложности ML-команд, тренды и инструменты построения production ML-систем.
🤖
В 2023 говорили об инфраструктуре для ML и AI, видах дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве.
Показать полностью ...