Подпишись на анонсы мероприятий по своему фильтру в нашем приложении в Telegram или VK.com Перейти к мероприятию в телеграм ботеПерейти в VK

ML/AIData Science и Big Data
ML & Data Meetup
Заглянем внутрь ML- и Data-систем в production: разберём BerryLM-100B, inference-платформу на KServe, оптимизацию логистики, синтетические данные для OCR и отбор эмбеддингов. Эксперты RWB, Авито и VK поделятся инженерными решениями, узкими местами и компромиссами из реальной практики.
В ML-треке — масштабирование обучения моделей до 100B параметров, быстрый инференс и эффективное использование вычислительных ресурсов, в том числе кейсы ML-биддинга и логистики. В Data-треке — синтетические данные для OCR, отбор эмбеддингов и работа с данными и моделями в production с учётом качества, производительности и масштабирования.
Расписание
Время показано в часовом поясе: Europe/Moscow
Train Before Midnight
Let It Flow, Let It Scale
Константин Сулоев
Елизавета Лазарева
Виктория Рыжова
,
Александр Костылев
Train Before Midnight
Как превратить R&D в BerryLM-100B: от экспериментов до pretrain на 100B параметров#
Матвей Сапрыкин
Train Before Midnight
От графа к подграфу: сокращение пространства поиска в задачах маршрутизации#
Анна Чумаченко
Train Before Midnight
Где живут модели Авито: как мы построили inference-платформу на KServe#
Антон Алексеев
Train Before Midnight
Баланс обучения и окупаемости: как устроен ML-биддинг в real-time аукционе#
Евгений Гельвер
Let It Flow, Let It Scale
От одного изображения к бесконечной выборке: синтетика для OCR#
Константин Сулоев
Let It Flow, Let It Scale
Как мы строим AI в RWB: от продуктовых гипотез до AI-систем, которыми пользуются миллионы#
Виктория Рыжова
,
Александр Костылев
Let It Flow, Let It Scale
Не всё, что потерялось, потерял Flink: отладка сегментатора на Kafka, RocksDB и ClickHouse#
Павел Сосенко
Кратко о мероприятии
- Для кого
- ML-инженеры, data-инженеры, data scientists, специалисты по ИИ
- Основные темы
- ML-системы в production, масштабирование обучения моделей, инференс моделей, data engineering, генерация синтетических данных, отбор эмбеддингов, ML-биддинг, оптимизация логистики
- Что получите
- узнать инженерные решения для production ML-систем, понять узкие места и компромиссы из реальной практики, получить представление о масштабировании обучения моделей, изучить методы быстрого инференса, узнать о синтетических данных для OCR, понять методы отбора эмбеддингов, пообщаться с экспертами из RWB, Авито и VK
- Формат программы
- production-кейсы, глубокие технические доклады, нетворкинг














