Первая ML-платформа для трекинга экспериментов, которую мне довелось использовать в проде - это MLFlow. В далёком 2018 мне это показалось чудом - это что же, теперь не надо заносить результаты обучения в Эксель-табличку??

Душа, однако, всегда требует перемен - хочется обновить куду, версию пайторча и фон в зуме. Так что, когда в июне 2019 открылся ML-отдел Цельса, мой взор упал на свеженький, прям из печки Trains AI, ныне известный как ClearML. Может показаться, что базировать ML-инфрастуктуру компании на продукте в бета-версии было слегка рискованно. Отчасти это так, но на самом деле даже сейчас переезд на какое-то аналогичное решение вряд ли стал бы катастрофой. Например, интеграция ClearML в код - это буквально строчки три на сложный проект.

Если вы хотите узнать ещё больше об организации процессов ML-разработки, подписывайтесь на наш Телеграм-канал Варим ML

Читать далее

https://habr.com/ru/post/700536/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=700536