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
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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