Post #4598

​​В современном мире все больше задач можно решить с помощью машинного обучения. Чтобы прокачать знания об инфраструктуре для ML, приходите на наш ежегодный митап MLечный путь. 18 апреля, 18:00, подробности — по ссылке регистрации ➡️ А пока почитайте подборку материалов об ML: о железе, моделях и экспериментах⬇️ 🤖Тест двух GPU на большой языковой модели Сравниваем возможности А100 40GB и A6000 Ada 48GB в файнтюнинге LLM и генерации текста. 🤖Как ускорить ML-эксперименты и работу с моделями Рассказываем, как Hugging Face, ClearML, Jupyter и другие инструменты помогают проводить ML-эксперименты (и как их организовывать, если у вас лапки). 🤖Артефакты MLOps Осваиваем три столпа MLOps: данные, модель, код. 🤖Какими бывают платформы обработки данных Разбираемся в уровнях зрелости дата-аналитики и решаем, не пора ли уходить из Excel в ML. Бонус: записи конференций MLечный путь⬇️ 🤖В 2021 обсуждали MLOps-платформы, применение ML в работе техподдержки, жизненный цикл моделей машинного обучения и другие направления. 🤖В 2022 рассматривали актуальные сложности ML-команд, тренды и инструменты построения production ML-систем. 🤖В 2023 говорили об инфраструктуре для ML и AI, видах дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве.