Запись встречи с ведущими Data Science-специалистами
Привет, друзья!
Если вы пропустили нашу онлайн-встречу с ведущими экспертами Data Science, не переживайте, запись есть! Мы обсудили будущее Data Science, применение больших языковых моделей и перспективы генеративного ИИ.
Смотреть запись
26 и 27 сентября приходите на AiConf 2024 в Москве, где на одной площадке соберутся сильнейшие дата-сайентисты. Вас ждут 2 дня в окружении коллег и единомышленников, обмен опытом, общение с экспертами, разбор реальных кейсов на докладах. Уезжая с AiConf 2024, вы точно заберёте с собой ценный багаж новых знаний и связей.
А пока предлагаем почитать статью от спикеров SberDevices.
Как достичь максимальной точности обработки данных с краудсорсинговых платформ?
Сегодня мы расскажем о фреймворке агрегации разметки данных, который использует команда SberDevices. AggregateMe помогает привести несколько разметок к одной и повысить её качество в случае, если исполнители где-то ошиблись. Этот Open Source-фреймворк собирает вместе данные, размеченные разными способами, и позволяет использовать их для разных проектов.
Читать статью
Спикеры AiConf 2024 об оптимизации железа
Виталий Шутов (VK, ВКонтакте) расскажет, как эволюционировали ML-компиляторы — от Theano до современных решений. В его докладе вы узнаете о таких технологиях, как MLIR, XLA и IREE, которые помогают улучшить гибкость, совместимость и производительность моделей. Он подробно объяснит, как MLIR позволяет переиспользовать оптимизации, а XLA ускоряет вычисления, особенно в условиях гетерогенной природы вычислений. Если вас интересуют технические детали и практическое применение ML-компиляторов, этот доклад — must-see.
Тимофей Разумов (Т-Банк) поделится опытом создания ML-платформы на базе Kubernetes (K8s). Он расскажет, как их команда решала задачи квотирования и шедулинга ресурсов для обучения моделей и инференса. Доклад будет полезен для всех, кто работает с большими ML-инфраструктурами и сталкивается с вызовами в управлении ресурсами. Узнайте, какие технологии помогают оптимизировать процессы и почему они выбрали именно Volcano в качестве оркестратора.
