DevOps-практики в проекте тестирования ML-моделей | Андрей Бычков
В докладе расскажу, как мы построили систему мониторинга моделей (MRM) — от архитектуры до используемых технологий. Покажу, как организована prelive-среда на базе JupyterHub для тестирования моделей на боевых данных перед вводом в продакшн, и почему это критично для качества и безопасности. Поделюсь опытом интеграции Spark в изолированное окружение и теми нестандартными решениями, которые потребовались для её стабильной работы. Также разберём ключевые технические и организационные вызовы, а главное — что мы вынесли из этого опыта и как он может быть полезен другим командам. О спикере: Являюсь техническим лидером проекта тестирования ML-моделей, в IT более 10 лет, занимаюсь управлением командами, сам разрабатываю код.
В докладе расскажу, как мы построили систему мониторинга моделей (MRM) — от архитектуры до используемых технологий. Покажу, как организована prelive-среда на базе JupyterHub для тестирования моделей на боевых данных перед вводом в продакшн, и почему это критично для качества и безопасности. Поделюсь опытом интеграции Spark в изолированное окружение и теми нестандартными решениями, которые потребовались для её стабильной работы. Также разберём ключевые технические и организационные вызовы, а главное — что мы вынесли из этого опыта и как он может быть полезен другим командам. О спикере: Являюсь техническим лидером проекта тестирования ML-моделей, в IT более 10 лет, занимаюсь управлением командами, сам разрабатываю код.