Система для тренировки и использования моделей машинного обучения

Область машинного обучения и Data science сейчас являются мировыми тенденциями. Многие студенты изучают их в университетах, буткемпах и онлайн-курсах. Они делают это не только ради обучения, но и для построения проектов и решения сложных задач. Однако, как только модель обучена, все еще требуются колоссальные усилия, чтобы ее можно было использовать в продакшене. Кроме того, во всем мире наблюдается заметный рост новых стартапов в области искусственного интеллекта. В частности, стартапов на ранней стадии. К сожалению, у таких стартапов, не хватает ресурсов для дорогостоящих облачных решений ИИ от технологических гигантов или больших команд для разработки своей инфраструктуры машинного обучения. В этой статье описывается система, в которой студенты и первые основатели могли обучать свои модели без запуска обучающих сценариев на своих машинах и развертывать их для вывода легко в один клик, без необходимости управлять инфраструктурой. Ключевые слова: MLOps, машинное обучение, инфраструктура машинного обучения. Работа содержит 55 страниц, 3 главы, 25 рисунков, 5 приложения