Елизавета Афанасьева (Пушкарёва), Максим Афанасьев — Перестать пересылать Jupyter-ноутбуки по почте
Автор: IML
Загружено: 2025-02-24
Просмотров: 343
Подробнее о конференции IML: https://jrg.su/1drGPM
— —
Скачать презентацию с сайта IML — https://jrg.su/olJLBb
Спикеры рассказали, какие политики написания кода в ML-проектах выработали в команде и в компании в целом. Показали на примерах широко используемых ML-библиотек Hugging Face Transformers и scikit-learn, как писать не надо и почему, а на примерах сообщений младших коллег и стажеров (а иногда и не только) — почему каждому ML-специалисту важно знать основы безопасности в Python.
Посоветовали to-go решения, которые позволят сделать код читаемым, эксперименты — воспроизводимыми, а время на написание и рефакторинг своего и чужого кода — минимальным.
Доклад вдохновлен книгой «Effective Python» (с набором советов по написанию эффективного чистого кода) и направлен на то, чтобы сделать чистый продакшен-реди код новой нормой среди ML-комьюнити. Будет интересно всем, кто пишет ML-код для продакшен-решений.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
