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Seamless MLOps with Seldon and Mlflow
Descripción
34 minutos (English)
La implantación y la gestión de los modelos de machine learning a escala introducen nuevas complejidades. Afortunadamente, existen herramientas que simplifican este proceso. En esta charla, te guiaremos a través de un ejemplo práctico de principio a fin, mostrándote cómo puedes pasar de la investigación a la producción sin mucha complejidad aprovechando los marcos Seldon Core y MLflow. Entrenaremos un conjunto de modelos ML, y mostraremos una forma sencilla de desplegarlos en un clúster Kubernetes a través de sofisticados métodos de despliegue, incluyendo despliegues canarios, despliegues en la sombra y tocaremos los gráficos ML más ricos como los despliegues explicativos.
Ponente
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Adrián González
Machine Learning Engineer en Seldon
Adrián es Machine Learning Engineer en Seldon, donde su objetivo es ampliar los productos de operaciones de machine learning de open source y empresarial de Seldon para resolver problemas a gran escala en organizaciones líderes en los sectores de la automoción, la industria farmacéutica y la tecnología. Cuando no está haciendo eso, a Adrián le encanta experimentar con nuevas tecnologías y ponerse al día con los artículos de ML. Antes de Seldon, Adrian ha trabajado como Software Engineer en diferentes startups, donde contribuyó y lideró el desarrollo de grandes bases de código. Adrian tiene un MSc en Machine Learning por la University College London, donde se especializó en métodos probabilísticos aplicados a la salud, así como un MEng en Computer Science por la Universidad de Alicante.
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