🚀 Data-Science-процессы: Jupyter Notebook для продакшена
Рефакторинг написанного в Notebook кода для запуска в продакшене — трудная и ресурсоемкая задача. Материал о том, как с помощью MLOps-инструментов и приемов сократить время от исследования до запуска решения. Описанное в статье — результат структурированного опыта дата-сайентистов и ML-разработчиков из сотен компаний.
➡️ Читать дальше
↪️ Знакомство с Jupyter Notebook
@data_analysis_ml
Рефакторинг написанного в Notebook кода для запуска в продакшене — трудная и ресурсоемкая задача. Материал о том, как с помощью MLOps-инструментов и приемов сократить время от исследования до запуска решения. Описанное в статье — результат структурированного опыта дата-сайентистов и ML-разработчиков из сотен компаний.
➡️ Читать дальше
↪️ Знакомство с Jupyter Notebook
@data_analysis_ml