Blog
Data Science Machine Learning Видео

Дмитрий Гронский — MLOps в Ozon

«Все счастливые дата-саентисты счастливы одинаково, каждый несчастливый дата-саентист несчастлив по-своему» — Лев Толстой об этих ваших ML-ях 
В докладе расскажем: 
  • О специфике инфраструктуры и работы DS-команд в Ozon.
  • Как плакали, но продолжали есть кактус ETL-пайплайнов и обучения, и трекинга ML-моделей до введения стандартизированного решения.
  • Какие идеи и требования закладывали в новое решение. 
  • Кактус 2.0 с воспроизводимым окружением, DSL-пайплайнов, трекингом моделей и экспериментов.
  • Как и зачем женить велосипедоиспользование Mlflow и велосипедостроение своего Model Registry.
  • Наконец, поделимся некоторой рефлексией спустя пол-года использования.