![«Однажды в Голливуде» по-белорусски. Обзор симулятора киностудии Hollywood Animal [Ранний доступ]](https://ixbt.online/gametech/covers/2025/04/20/nova-filepond-J92Jlh.jpg)
Вебінар "Як вивести AI‑проєкти з хаосу: Вступ до MLOps і LLMOps", 14 травня
Дата: 14 травня (середа)Початок: 19:00Місце: Online Створити AI-модель — це лише пів справи. Справжні виклики починаються тоді, коли модель потрібно запускати у продакшн — стабільно, безпечно й масштабовано. У багатьох командах усе працює, але процеси — ручні, інфраструктура — крихка, а кожне оновлення моделі перетворюється на стрес. Саме тут на сцену виходять MLOps і LLMOps — сучасні підходи до тренування, розгортання, оновлення та моніторингу моделей машинного навчання й великих мовних моделей. Вони допомагають побудувати правильні процеси навколо AI‑розробки, уникнути хаосу та значно прискорити доставку рішень. На вебінарі поговоримо: Як виглядає життєвий цикл ML і LLM проєктівДе найчастіше виникає хаос і що з цим робитиЯкі інструменти, ролі та практики формують основу MLOps і LLMOpsЯкі є рівні зрілості MLOps і LLMOps у компаніях та з чого почати трансформацію Вебінар буде корисний: Технічним керівникам та лідам, які будують команди навколо AI-рішень і хочуть зрозуміти, яку AI‑інфраструктуру створювати та які процеси впроваджувати, аби уникнути хаосу при зростанні навантаження та командиDevOps-інженерам, які прагнуть розширити свої знання у сфері ML та навчитися працювати з інфраструктурою для моделейData Scientist’ам та ML Engineer’ам, які хочуть впроваджувати MLOps-практики та будувати власну ML-інфраструктуру
Дата: 14 травня (середа)
Початок: 19:00
Місце: Online
Створити AI-модель — це лише пів справи. Справжні виклики починаються тоді, коли модель потрібно запускати у продакшн — стабільно, безпечно й масштабовано. У багатьох командах усе працює, але процеси — ручні, інфраструктура — крихка, а кожне оновлення моделі перетворюється на стрес.
Саме тут на сцену виходять MLOps і LLMOps — сучасні підходи до тренування, розгортання, оновлення та моніторингу моделей машинного навчання й великих мовних моделей. Вони допомагають побудувати правильні процеси навколо AI‑розробки, уникнути хаосу та значно прискорити доставку рішень.
На вебінарі поговоримо:
- Як виглядає життєвий цикл ML і LLM проєктів
- Де найчастіше виникає хаос і що з цим робити
- Які інструменти, ролі та практики формують основу MLOps і LLMOps
- Які є рівні зрілості MLOps і LLMOps у компаніях та з чого почати трансформацію
Вебінар буде корисний:
- Технічним керівникам та лідам, які будують команди навколо AI-рішень і хочуть зрозуміти, яку AI‑інфраструктуру створювати та які процеси впроваджувати, аби уникнути хаосу при зростанні навантаження та команди
- DevOps-інженерам, які прагнуть розширити свої знання у сфері ML та навчитися працювати з інфраструктурою для моделей
- Data Scientist’ам та ML Engineer’ам, які хочуть впроваджувати MLOps-практики та будувати власну
ML-інфраструктуру
