ml-платформа.

Как устроена ML-платформа Michelangelo и какие базовые принципы из неё важно усвоить

Привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я программный эксперт курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей», и это вторая статья цикла о том, как компании реализуют MLOps. В предыдущей части мы разбирали, какие архитектурные подходы скрываются за MLOps: от workflow-фреймворков до managed-сервисов и внутренних платформ. 

продолжить чтение

Как компании строят MLOps: три архитектурных подхода

Всем привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я программный эксперт курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей». Работаю на стыке ML, инфраструктуры и корпоративной архитектуры в крупной промышленной компании и на практике вижу, насколько непросто выстраивать такие процессы в реальной организации. 

продолжить чтение

Решаем задачи ML эффективнее: платформа, которая экономит ресурсы, время и нервы

Привет! Я Олег Бугримов, руковожу командой разработки ML-платформы в Авито. В статье расскажу, почему мы решили делать ML-платформу и какие инструменты у нас уже есть. Материал будет полезен ML-инженерам и техлидам, которые хотят сократить время на рутину, обеспечить команду единым набором инструментов, а также повысить качество и скорость разработки ML‑решений.

продолжить чтение

К2 НейроТех добавил Langflow в ML-платформу для быстрой разработки решений на LLM

К2 НейроТех интегрировал в свою ML-платформу в составе облачной инфраструктуры K2 Cloud low-code инструмент Langflow. Новая функция позволяет бизнесу быстро разрабатывать решения на основе больших языковых моделей (LLM) без глубоких знаний программирования.

продолжить чтение