Как превратить хаос ML-инструментов в рабочий ML-завод ✨ Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают результатов. Не из-за качества моделей в их основе, а из-за отсутствия комплексного подхода. Как выстроить эффективный ML-процесс — от загрузки данных до обучения моделей на GPU-кластере — покажем на вебинаре 2 июня. Вы узнаете: ▶️почему ИИ-пилоты «не взлетают» ▶️во сколько обходится ML на самом деле ▶️облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе ▶️как устроена наша MLOps-платформа ▶️зачем нужны воркспейсы А в практической части вы научитесь: ▶️создавать воркспейс и подключать внешние источники данных ▶️запускать Jupyter Server на базе готового образа: от выбора образа до открытия JupyterLab ▶️проходить весь путь работы на платформе до запуска ▶️распределенного обучения на нескольких GPU ▶️отслеживать метрики обучения прямо из интерфейса 👉 Регистрируйтесь, будет интересно 👈