Майстерня з MLOps: розгортання та моніторинг ML/LLM моделей (подія в архіві)

Ми продовжуємо нашу серію практичних воркшопів «Майстерня з MLOps» під керівництвом Дмитра Сподарця та запрошуємо всіх 13 серпня на наступний воркшоп, котрий буде присвячений розгортанню та моніторингу ML моделей, як традиційних, так і GenAI/LLMs.

​🚀 Що ми робитимемо
Ми поговоримо про стратегії розгортання ML моделей та різні інструменти, які ми можемо для цього використовувати. Розглянемо основні метрики, котрі необхідно моніторити, а також інструменти, які нам це поможуть робити. На практиці навчимось розгортати та моніторити ML/LLM моделі.

​​📅 Коли: 13 серпня
⏰ Час: з 19.00 по 20.00
👉 Реєстрація за посиланням.

​​👨‍🏫 Викладач
Дмитро Сподарець — DevOps Architect у Grid Dynamics та засновник Data Phoenix. Живе в San Francisco Bay Area і має понад 15 років досвіду у tech індустрії. Дмитро спеціалізується на хмарних технологіях та інфраструктурних рішеннях, має великий досвід у побудові та запуску AI продуктів. Він працює з компаніями різного розміру — від маленьких стартапів до корпорацій Fortune 500. Для розвитку своїх знань навчається в Stanford University і полюбляє бігати півмарафони та марафони.

​​⚙️ Проєкт «Майстерня з MLOps»
Майстерня з MLOps" — це освітній проєкт і спільнота професіоналів, які прагнуть розширити свої знання та навички в області MLOps. Під керівництвом Дмитра Сподарця, учасники вивчають кращі практики та інструменти для побудови AI інфраструктури. Першими знайомляться з рішеннями, які народжуються в серці інновацій — Кремнієвій долині.

​На практичних воркшопах майстерні ви зможете:

• ​Ознайомитися з різноманітними інструментами для MLOps.
• ​Навчитися ефективно використовувати ці інструменти на практичних прикладах.
• ​Розглянути та впровадити найкращі MLOps практики.
• ​Побудувати надійну AI інфраструктуру.

​Воркшопи будуть цікаві для:

• ​DevOps-інженерів, які хочуть розширити свої знання у сфері роботи з ML.
• ​Data Scientists та ML-інженерів, які прагнуть познайомитися та розібратися в MLOps.
• ​Software Engineers, які цікавляться тренуванням та розгортанням ML моделей.