Вебинар «MLOps без боли в облаке MCS #1: Разворачиваем Kubeflow»

Когда количество проектов переваливает за разумные пределы, управлять инфраструктурой для машинного обучения становится сложно.

Здесь на помощь приходит MLOps — современный подход к автоматизации работы аналитика данных. С ним легко эффективно выстроить процессы работы с технологиями машинного обучения, чтобы они приносили пользу бизнесу. Сочетание Cloud-Native и MLOps-подходов позволяет просто и быстро проверять ML-модели с использованием облачных сервисов, таких как Kubernetes, не погружаясь в инфраструктурные дебри.

Мы начнем серию вебинаров “MLOps без боли” с Kubeflow — он позволяет создавать индивидуальные окружения для тестирования: с гибкой настройкой, используя Docker и Kubernetes, — а также решить проблему воспроизводимости экспериментов.

Освоив Kubeflow, вы сможете быстро выводить модели в продуктив, организовывать трекинг моделей и экспериментов. Однако сама установка и настройка Kubeflow довольно непростой процесс.

На вебинаре мы:
— Подготовим кластер Kubernetes к установке Kubeflow, установим Istio
— Установим Kubeflow в режиме multi-user, auth-enabled
— Обучим тестовую модель машинного обучения и опубликуем ее

По итогам вебинара вы получите подробную инструкцию, как установить и запустить Kubeflow в облачной платформе Mail.ru Cloud Solutions, и репозиторий — и сможете использовать микросервисы для быстрой проверки новых моделей.

В конце — на ваши вопросы ответит архитектор PaaS-продуктов Mail.ru Cloud Solutions Александр Волынский.

Регистрируйтесь по ссылке: https://events.webinar.ru/mcs/7395709

Теги: kubernetes k2s mlops kubeflow