Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения скачать в хорошем качестве

Настройка dev-окружения для команды компьютерного зрения

В этом уроке: Аренда и базовая настройка сервера для работы команды. Установка и настройка инструментов для ML-экспериментов: MLFlow для отслеживания экспериментов, JupiterLab для разработки и локального S3-хранилища MinIO, которое обеспечит команду общим файловым хранилищем для датасетов и других файлов. Развертывание сервиса для разметки изображений CVAT. Для кого: Data scientist'ам и инженерам машинного обучения, которые работают в командах компьютерного зрения. MLOps и DevOps разработчикам, которые настраивают процессы и инфраструктуру для команд. Руководителям проектов, которые хотят организовать эффективное рабочее окружение для своих команд. Преимущества участия в ОУ: Узнают, как арендовать и настроить сервер для командной работы, что позволит им быстро развертывать инфраструктуру для новых проектов. Научатся настраивать MLFlow для отслеживания экспериментов, JupiterLab для удобной разработки и MinIO для создания общего файлового хранилища, что упростит совместную работу с датасетами и другими файлами. Смогут развернуть CVAT для разметки изображений, что пригодится в проектах, связанных с обработкой и анализом изображений, таких как распознавание объектов, сегментация и т.д. Материалы к данному уроку: 1) Настройка GPU сервера. Тестовый туториал: https://github.com/Koldim2001/Jupiter.... Видео туториал + настройка авторазметки в CVAT с использованием SAM модели:    • Поднимаем CVAT для команды + подключаем SAM   2) Готовые джупитерлабы для CV разработки: https://github.com/Koldim2001/Jupiter... 3) MLFlow развертывание + примеры кода: https://github.com/Koldim2001/MLflow_... 4) Продакшен ML моделей (api + docker) –    • Деплой ML моделей: от кода до продакшена   Архитектура проектов по видеоаналитике – https://vkvideo.ru/video-145052891_45... Преподаватель : Дмитрий Колесников - технический лидер команды разработки Computer Vision-решений для заводов и предприятий ЕвроХим. Активно ведет open-source проекты на Github (Koldim2001) и YouTube блог. Преподаватель курсов “Компьютерное зрение. Advanced”, “Компьютерное зрение” и “MLOps” в ОТУС Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava ВКонтакте: https://otus.pw/850t LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ Хабр: https://otus.pw/S0nM/