Чему ты научишься по окончании курса
Решать востребованные задачи
Named Entity Recognition, Ranking, Open Domain Question Answering, Topic Modeling
Справляться с отсутствием датасета при помощи краудсорсинга, улучшать разметку с помощью active learning и нивелировать влияние дисбаланса классов
Ускорять и облегчать инференс
Дистиллировать тяжеловесные трансформеры, квантовать их и конвертировать в ONNX и JIT
Использовать фреймворки для моделинга, эффективно файтюнить архитектуры, и сохранять эксперименты в ClearML
Создавать полноценный сервис
Оборачивать инференс модели в контейнер, писать тесты, настраивать CI и деплоить в k8s
Версионировать веса и пайплайны через DVC, использовать Git Flow, наглядно логировать результаты и передавать коллегам наработки в Docker-контейнерах
Решать востребованные задачи
Named Entity Recognition, Ranking, Open Domain Question Answering, Topic Modeling
Справляться с отсутствием датасета при помощи краудсорсинга, улучшать разметку с помощью active learning и нивелировать влияние дисбаланса классов
Ускорять и облегчать инференс
Дистиллировать тяжеловесные трансформеры, квантовать их и конвертировать в ONNX и JIT
Использовать фреймворки для моделинга, эффективно файтюнить архитектуры, и сохранять эксперименты в ClearML
Создавать полноценный сервис
Оборачивать инференс модели в контейнер, писать тесты, настраивать CI и деплоить в k8s
Версионировать веса и пайплайны через DVC, использовать Git Flow, наглядно логировать результаты и передавать коллегам наработки в Docker-контейнерах