062. Масштабирование ML в AWS: От Исследований до Миллионов Предсказаний
Notas del episodio
Как построить ML-систему, которая обрабатывает десятки миллионов предсказаний в месяц? Особенно когда речь идет о критически важном производственном процессе!
В новом выпуске подкаста "AWS на русском" мы говорим с AWS ML Hero Рустемом (Rustem Feyzkhanov) о том, как масштабировать ML-системы в облаке от этапа исследований до промышленного внедрения:
🔹 Как построить эффективный ML-пайплайн для автоматического обучения моделей
🔹 Почему SageMaker Training Jobs и AWS Lambda — идеальная комбинация для масштабирования
🔹 Как оптимизировать расходы на ML-инфраструктуру с помощью spot-инстансов
🔹 Секреты мониторинга и отладки ML-систем в продакшене
Этот выпуск будет особенно полезен ML-инженерам, DevOps-специалистам и техническим лидам, которые работают над масштабированием ML-решений в облаке.
💡 Узнаете, как сократить время итерации ML-экспериментов с дней до часов и автоматизировать процесс вывода моделей в продакшен.
Навигация для Podbean:
• (0:00) Введение и представление гостя
• (5:30) Особенности AutoML платформы
• (15:45) ML-пайплайны и инфраструктура
• (25:20) Масштабирование и оптимизация
• (35:10) Мониторинг и поддержка
• (45:30) Рекомендации и выводы
Навигация для YouTube:
00:00:00 - Начало
00:05:30 - Особенности AutoML платформы
00:15:45 - ML-пайплайны и инфраструктура
00:25:20 - Масштабирование и оптимизация
00:35:10 - Мониторинг и поддержка
00:45:30 - Рекомендации и выводы
🎧 Слушайте на любимой платформе:
• YouTube
• Podbean
• Spotify
• RSS
💬 А как вы решаете задачи масштабирования ML-систем? Делитесь опытом в комментариях!
#AWS #MachineLearning #SageMaker #MLOps