Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6509 -
🧱От модели к продукту: инженерная сторона ML в продакшене
Многие думают, что ML = модель. На деле — модель = лишь 5–10% всей ML-системы.
📍 Как обрабатывать фичи в real-time? 📍 Как хранить версии данных и моделей? 📍 Где тонко рвётся пайплайн в проде? 📍 Что нужно для стабильного inference на высоких нагрузках?
Мы разобрали: — основные компоненты бэкенда для ML-систем — типовые архитектурные схемы — частые ошибки в продакшене — лучшие практики из MLOps и data engineering
🧱От модели к продукту: инженерная сторона ML в продакшене
Многие думают, что ML = модель. На деле — модель = лишь 5–10% всей ML-системы.
📍 Как обрабатывать фичи в real-time? 📍 Как хранить версии данных и моделей? 📍 Где тонко рвётся пайплайн в проде? 📍 Что нужно для стабильного inference на высоких нагрузках?
Мы разобрали: — основные компоненты бэкенда для ML-систем — типовые архитектурные схемы — частые ошибки в продакшене — лучшие практики из MLOps и data engineering
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us
