Свой ML-завод: что дает собственная ML-платформа и как ее запустить ⤵️

На вебинаре 2 июня эксперт Cloud․ru расскажет, как выстроить эффективный ML-процесс — от загрузки данных до обучения моделей на GPU-кластере.

В программе:

▶️почему ИИ-пилоты «не взлетают»: разрозненные инструменты, простой GPU и не только;

▶️во сколько обходится ML на самом деле: почему затраты GPU — это только вершина айсберга и куда ещё уходят деньги;

▶️облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе и какие скрытые ловушки есть у каждого;

▶️on-premise vs. облако: когда локальное развёртывание дешевле и почему это не всегда так;

▶️в каких отраслях on-premise ML-платформа необходима и какие бизнес-сценарии можно реализовать с её помощью;

▶️из чего состоит и как устроена Evolution Stack.ML;

▶️зачем нужны воркспейсы.

Бонус: на вебинаре покажут, как создавать вокспейс на платформе, подключать внешние источники данных и запускать Jupyter Server на базе готового образа.

Зарегистрироваться

Один раз настроить CI/CD по мануалу и понять, как это работает — разные вещи.
Мануал ведёт за руку: вот команда, вот результат. Стоит отклониться от сценария — и уже непонятно, что сломалось и почему.

🎇На курсе «Основы DevOps» от Codeby не рассказывают, что такое DevOps, сразу работают руками: Linux и Bash как основа, потом Git, Ansible, Terraform. Дальше — контейнеризация, Docker, Kubernetes с хранилищем и масштабированием, Helm. CI/CD через Jenkins и GitHub Actions. В финале изучаете мониторинг, логирование, распределённый трейсинг.

31 тема, 7 модулей. Каждый инструмент закрепляется практическими задачами в инфраструктуре.

🪧Подходит, если уже в IT и хотите системно закрыть DevOps, а не просто добавить строчку в резюме.

Ближайший старт: 15 июня
➡️ Программа курса

Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot

🤟🤟🤟