Production Machine Learning в Delivery Club BigData и машинное обучение

Доклад принят в программу конференции
Андрей Завгородний
Delivery Club

Руководитель группы MLOPS в направлении RnD.

Тезисы

В Delivery Club есть много задач, которые успешно решаются при помощи алгоритмов машинного обучения (например, планирование количества курьеров, которых мы выводим на смены). Эти алгоритмы используются в offline-режиме.

Однако, есть целый класс задач, для которых требуется наличие в production-инфраструктуре сервисов, способных отдавать предсказания ML-моделей в режиме online.

Мы расскажем, как создавали в Delivery Club первые сервисы, использующие под капотом ML-модели, как мы обеспечиваем безопасность деплоя таких сервисов и как оцениваем качество их работы.

Обсудим следующие темы:
1. особенности ML-сервисов в сравнении с обычными микросервисами;
2. построение инфраструктуры для обучения ML-моделей в production;
3. особенности деплоя и тестирования ML-приложений;
4. как организовать процесс совместной работы Data Science и ML-инженеров.

Другие доклады секции BigData и машинное обучение

DeepQuarantine for Suspicious Mail
Никита Бенькович
Лаборатория Касперского