Как превратить хаос ML-инструментов в рабочий ML-завод ⚡

Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают результатов. Не из-за качества моделей в их основе, а из-за отсутствия комплексного подхода.

Как выстроить эффективный ML-процесс — от загрузки данных до обучения моделей на GPU-кластере — покажем на вебинаре 2 июня.

Вы узнаете:

▶️ почему ИИ-пилоты «не взлетают»

▶️ во сколько обходится ML на самом деле

▶️ облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе

▶️ как устроена наша MLOps-платформа

▶️ зачем нужны воркспейсы

А в практической части вы научитесь:

▶️ создавать воркспейс и подключать внешние источники данных

▶️ запускать Jupyter Server на базе готового образа: от выбора образа до открытия JupyterLab

▶️ проходить весь путь работы на платформе до запуска

▶️ распределенного обучения на нескольких GPU

▶️ отслеживать метрики обучения прямо из интерфейса

👉 Регистрируйтесь, будет интересно