Nasazení ML modelů do produkce

Jak to dopadlo

Pozornost jsme zaměřili na to, co následuje po natrénování modelu – tedy na cestu od experimentu k produkčnímu nasazení a reálnému provozu.

V tomto workshopu se pozornost přesunula z modelování k nasazení. Účastníci si prošli hlavní technické kroky, které oddělují slibný experiment od stabilního produkčního řešení: balení modelů, inference pipeline, monitoring, škálování i práci s daty v reálném čase. Diskutovaly se také provozní kompromisy, optimalizace výkonu a otázka, jak modely udržovat v kondici po nasazení. Workshop pomohl zasadit machine learning do širšího rámce MLOps a praktického provozu.

Materiály z události

• Momentky z workshopu

Tým řečníků

• Dmytro Molokoiedov