Менеджер ML-экспериментов. Что это и как он нас выручает

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Кочетков, и я тимлид Deep Learning разработки в области распознавания речи и соавтор курса

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/996222/

#clearml #machinelearning #machinelearning #training #mlops #deeplearning #deeplearning #python #python3

Менеджер ML-экспериментов. Что это и как он нас выручает

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Кочетков, и я тимлид Deep Learning разработки в области распознавания речи и соавтор курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей» в Яндекс Практикуме. А ещё...

Хабр

Организация датасетов с ClearML

Как версионировать датасеты, отслеживать историю трансформаций в них? Как хранить метаданные? Как строить графики и статистики по данным? Как сделать это "по красоте" с помощью платформы ClearML

https://habr.com/ru/articles/902824/

#clearml #mlops #data_science #dataset #datasets #ml #ai #artificial_intelligence #artificial_neural_network

Организация датасетов с ClearML

Привет, хабр! Это уже 3-я статья про ClearML. В этой статье я рассказывал про базовый функционал ClearML, а в этой - про то, как настраивать и запускать эксперименты обучения и тестирования через...

Хабр

Запуск ML-экспериментов через ClearML

Как можно создавать ML-эксперименты обучения и тестирования, их настраивать, ставить в очередь и запускать прям из веб-интерфейса Хочу изучить подробнее

https://habr.com/ru/articles/902148/

#clearml #machinelearning #machinelearning #artificial_intelligence #artificial_neural_network

Запуск ML-экспериментов через ClearML

Привет, товарищи! В предыдущем посте я рассказывал, зачем нужен менеджер ML-экспериментов, поговорили про базовый функционал ClearML. А теперь мы рассмотрим, как можно создавать эксперименты, их...

Хабр

ML-эксперименты проще с ClearML

В этой статье поговорим про мощный инструмент для организации ML-экспериментов (и не только) с помощью платформы ClearML . Как с помощью нее проводить исследования «по фэншую». Покажу, что данная платформа может хранить всю необходимую информацию для ведения, визуализации, сравнения и воспроизведения экспериментов. Хочу узнать больше

https://habr.com/ru/articles/901072/

#clearml #machinelearning #machinelearning #ai #artificial_intelligence

ML-эксперименты проще с ClearML

В этой статье поговорим про мощный инструмент для организации ML-экспериментов (и не только) с помощью платформы ClearML . Как с помощью нее проводить исследования «по фэншую». Но для начала давайте...

Хабр

AI/ML Engineers - Check out this job in Mexico City!

👉 Sr. ML Engineer (Prioritization Engine) - Hybrid with salary of CDMX $140,000 to 150,000 MEX pesos per month
https://www.careers-page.com/nearshore-cyber/job/QWWY6846

#Sagemaker #ClearML #DeepLearning #Python #PyTorch

Sr. ML Engineer (prioritization engine) - Hybrid CDMX - Nearshore Cyber | Career Page

Sr. ML Engineer (Prioritization Engine) Tech Stack: Python, PyTorch, ClearML, SageMaker, PostgreSQL, AWS About the Role Our client is looking for a Senior ML Engineer to develop their AI-powered prioritization engine, helping reps focus on high-impact accounts, deals, and leads. Responsibilities Build ML models that recommend the next-best sales actions.Train, test, and deploy models in AWS SageMaker & ClearML.Design and maintain feature stores for historical win/loss tracking.Optimize models for low-latency inference. What We're Looking For 6+ years in ML Engineering with deep learning experience.Strong Python, PyTorch, and ML pipeline development.Experience with ClearML for experiment tracking and SageMaker for model deployment.

Manatal

AI/ML Engineers - Check out this job in Mexico City!

👉 Sr. ML Engineer (Prioritization Engine) - Hybrid with salary of CDMX $140,000 to 150,000 MEX pesos per month
https://www.careers-page.com/nearshore-cyber/job/QWWY6846

#Sagemaker #ClearML #DeepLearning #Python #PyTorch

Sr. ML Engineer (prioritization engine) - Hybrid CDMX - Nearshore Cyber | Career Page

Sr. ML Engineer (Prioritization Engine) Tech Stack: Python, PyTorch, ClearML, SageMaker, PostgreSQL, AWS About the Role Our client is looking for a Senior ML Engineer to develop their AI-powered prioritization engine, helping reps focus on high-impact accounts, deals, and leads. Responsibilities Build ML models that recommend the next-best sales actions.Train, test, and deploy models in AWS SageMaker & ClearML.Design and maintain feature stores for historical win/loss tracking.Optimize models for low-latency inference. What We're Looking For 6+ years in ML Engineering with deep learning experience.Strong Python, PyTorch, and ML pipeline development.Experience with ClearML for experiment tracking and SageMaker for model deployment.

Manatal

Построение инфраструктуры для работы с языковыми моделями: опыт X5 Tech

Привет, Хабр! Я Мичил Егоров, руководитель команды разработки продуктов искусственного интеллекта в X5 Tech. В последнее время языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью многих бизнес-процессов, начиная от чат-ботов и заканчивая автоматической обработкой отзывов клиентов. Однако, чтобы эффективно использовать такие модели, необходима мощная и гибкая инфраструктура. За последний год команда X5 Tech значительно выросла, проверила множество гипотез и протестировала различные модели. Основные кейсы использования включают чат-боты, суфлёры для модераторов, автоматическое резюмирование и обработку отзывов клиентов. В этой статье расскажу, как команда X5 Tech построила инфраструктуру для работы с языковыми моделями, какие вызовы преодолели и какие решения были приняты.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/880288/

#LLM #с_нуля #построение_инфраструктуры #opensource #Закрытые_решения #маскирование_данных #clearml #vllm #логирование #мониторинг

Построение инфраструктуры для работы с языковыми моделями: опыт X5 Tech

Привет, Хабр! Я Мичил Егоров, руководитель команды разработки продуктов искусственного интеллекта в X5 Tech.  В последнее время языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью многих...

Хабр

Гайд по трекингу экспериментов в ML

Многие привыкли, что в качестве результата эксперимента достаточно метрик и просто сохранения обученной модели, однако в современном мире машинного обучения трекинг экспериментов имеет ключевое значение для обеспечения воспроизводимости, надежности и эффективности. Давайте рассмотрим главные этапы проведения эксперимента и проблемы, которые могут возникнуть. Мы обсудим основы трекинга экспериментов в машинном обучении и исследуем, как вы можете упростить свой рабочий процесс с помощью правильных инструментов и практик. В конце я также поделюсь преимуществами одного из инструментов.

https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/838888/

#ml #experiment #tracking #mlops #clearml

Гайд по трекингу экспериментов в ML

Привет, меня зовут Артем Валов, я ведущий специалист команды по анализу данных в Синимекс. В статье поделюсь, как и зачем проводить трекинг экспериментов в ML.   Мы обсудим основы трекинга...

Хабр

Топ 5 продвинутых инструментов Data Scinece. Изучи за выходные и будешь выделяться

Привет, чемпионы! Сегодня рассмотрим, как облегчить себе жизнь, применяя 5 инструментов в своих проектах. Эти инструменты улучшат ваш код, сделают ваш pipeline более стабильным и позволят не писать один код по 10 раз. Круто? Погнали! Изучать новое!

https://habr.com/ru/articles/832856/

#clearml #mlops #makefile #dvc #linters #Lightning #ci #cd

Топ 5 продвинутых инструментов Data Scinece. Изучи за выходные и будешь выделяться

Привет, чемпионы! Давайте сегодня рассмотрим 5 инструментов, которые стоит применять в своих проектах прямо сейчас и становится круче. Посмотрим как улучшить ваш код, чтобы он был без запаха, как...

Хабр

ML в животноводстве. Как ГК «Русагро» училось считать поголовье свиней

Привет, Хабр! В сентябре мы провели конференцию «Инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве». Обсудили, как разные компании используют машинное обучение в работе, поговорили о трендах и инструментах построения production ML-систем в бизнесе. На митапе было четыре интересных доклада, и мы решили поделиться ими. В этой публикации расскажем про опыт «Русагро Тех» — как они разрабатывают проекты по видеоаналитике в животноводстве для агрохолдинга ГК «Русагро. Кейсом поделился Павел Ширяев — руководитель группы компьютерного зрения «Русагро Тех». Позже опубликуем остальные доклады про ML.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/779740/

#selectel #ml #mlops #информационные_технологии #ai #prefect #clearml

ML в животноводстве. Как ГК «Русагро» училось считать поголовье свиней

Привет, Хабр! В сентябре мы провели конференцию «Инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей, Computer Vision в животноводстве». Обсудили, как разные компании используют машинное обучение в...

Хабр