Post #503

Что происходит с моделью после обучения Мы уже говорили, что сегодня DL-инженеру недостаточно учить модели в Jupyter-тетрадках, чтобы соответствовать запросам индустрии. Важно уметь доводить их до пользователей. Чтобы ближе познакомить вас с этим процессом, мы подготовили открытую онлайн-лекцию, на которой покажем, как выглядит путь модели после обучения! Что вы узнаете на лекции: - когда стоит использовать Jupyter-ноутбуки, а когда нет - как подготовить репозиторий моделинга - варианты конвертации модели - как обернуть инференс в http-приложение - чем помогает Model Serving - как деплоят приложения и автоматизируют этот процесс Также мы расскажем о курсе, на котором вы сможете научиться самостоятельно создавать и деплоить DL-сервисы. Всем участникам лекции подарим скидки на обучение!🔥 🙋‍♂️Спикеры лекции: — Дмитрий Раков — руководитель ML в НИИАС, делает percpetion-алгоритмы для беспилотных поездов — Тимур Фатыхов — основатель DeepSchool, ex Lead CV Engineer KoronaPay ⏰Дата и время: 6 марта, чт, 18:00 мск Регистрируйтесь по ссылке