Владислав Горбунов

23.2. Построение пайплайнов препроцессинга данных для ML моделей (ETL): Airflow

23.1. Построение пайплайнов препроцессинга данных для ML моделей (ETL): Luigi

22.8. Мониторинг и аналитика ML моделей - Практика, часть 4

22.7. Мониторинг и аналитика ML моделей - Практика, часть 3

22.6. Мониторинг и аналитика ML моделей - Практика, часть 2

22.5. Мониторинг и аналитика ML моделей - Практика, часть 1

22.4. Мониторинг и аналитика ML моделей - Дизайн сервиса мониторинга

22.3. Мониторинг и аналитика ML моделей - Обнаружение дрейфа

22.2. Мониторинг и аналитика ML моделей - Типы дрифта моделей и данных

22.1. Мониторинг и аналитика ML моделей - Введение

21.2. Feature Store - Practice

21.1. Feature Store - Theory

20. Kubernetes

19. Хранилища артефактов. Gitlab Registry, Nexus, Artifactory

18.3. Пользовательский интерфейс для сервисов с ML моделями. Практика

17. Разработка сервисов с использованием ML моделей - FastAPI, Celery, RabbitMQ

18.2. Пользовательский интерфейс для сервисов с ML моделями. Gradio

18.1. Пользовательский интерфейс для сервисов с ML моделями. Streamlit

16.1. Тестирование кода. Hypothesis

15.2. ClearML - Practice

15.1. СlearML - Intro

14. MLFlow

13. Data Version Control - LakeFS

12.2. Data Version Control - Problems

12.4. Data Version Control - DVC Practice

12.3. Data Version Control - DVC

12.1. Data Version Control - Введение

11.2. Структурированные файлы конфигурации Hydra

11.1. Основы фреймворка Hydra

10. Инструменты автоматизации исследований Snakemake