Cover Image for Як вивести AI‑проєкти з хаосу: Вступ до MLOps і LLMOps
Cover Image for Як вивести AI‑проєкти з хаосу: Вступ до MLOps і LLMOps
Avatar for Data Phoenix
Presented by
Data Phoenix
Oleg Mykolaichenko
invites you to join

Як вивести AI‑проєкти з хаосу: Вступ до MLOps і LLMOps

Zoom
Registration
Past Event
Welcome! To join the event, please register below.
About Event

​Створити AI-модель — це лише пів справи. Справжні виклики починаються тоді, коли модель потрібно запускати у продакшн — стабільно, безпечно й масштабовано. У багатьох командах усе працює, але процеси — ручні, інфраструктура — крихка, а кожне оновлення моделі перетворюється на стрес.

​Саме тут на сцену виходять MLOps і LLMOps — сучасні підходи до тренування, розгортання, оновлення та моніторингу моделей машинного навчання й великих мовних моделей. Вони допомагають побудувати правильні процеси навколо AI‑розробки, уникнути хаосу та значно прискорити доставку рішень.

​На вебінарі поговоримо:

  • ​Як виглядає життєвий цикл ML і LLM проєктів

  • ​Де найчастіше виникає хаос і що з цим робити

  • ​Які інструменти, ролі та практики формують основу MLOps і LLMOps

  • ​Які є рівні зрілості MLOps і LLMOps у компаніях та з чого почати трансформацію

​Вебінар буде корисний:

  • ​Технічним керівникам та лідам, які будують команди навколо AI-рішень і хочуть зрозуміти, яку AI‑інфраструктуру створювати та які процеси впроваджувати, аби уникнути хаосу при зростанні навантаження та команди

  • ​DevOps-інженерам, які прагнуть розширити свої знання у сфері ML та навчитися працювати з інфраструктурою для моделей

  • ​Data Scientist'ам та ML Engineer'ам, які хочуть впроваджувати MLOps-практики та будувати власну ML-інфраструктуру

​👨‍🏫 Спікер:

​Дмитро Сподарець — DevOps/MLOps Architect у Grid Dynamics, засновник медіа та освітньої платформи Data Phoenix, активний учасник AI-спільноти San Francisco Bay Area.

​Має понад 15 років досвіду в tech-індустрії. Працює з компаніями різного масштабу — від стартапів до Fortune 500. Спеціалізується на хмарних рішеннях і побудові інфраструктури для AI‑проєктів. Глибоко занурений у DevOps, MLOps та LLMOps, допомагає компаніям проєктувати масштабовані, надійні та ефективні AI‑інфраструктури. Постійно виступає на конференціях, проводить вебінари, записує інтерв’ю з експертами та ділиться практичним досвідом зі спільнотою.

​⚙️ Проєкт “Майстерня AI-рішень”

​​"Майстерня AI-рішень" – це освітній проєкт і спільнота професіоналів, які прагнуть поглибити свої знання та навички у сфері штучного інтелекту. Під керівництвом Дмитра Сподарця учасники вивчають найкращі практики та інструменти для побудови сучасних AI-рішень та першими знайомляться з інноваціями, які народжуються в Кремнієвій долині.

​​На практичних воркшопах "Майстерні AI-рішень" ви зможете:

  • ​​Розібратися з принципами проєктування, розробки, розгортання та операціоналізації AI-рішень.

  • ​​Опрацювати сучасні інструменти та підходи для побудови надійної AI-інфраструктури та впровадження MLOps і LLMOps у процеси компаній.

  • ​​Освоїти ефективні методи інтеграції AI-рішень у програмні продукти та оптимізації бізнес-процесів.

​​​🚀 Приєднуйтесь до нас, щоб навчитися будувати ефективні AI-рішення та залишатися на передовій технологічного розвитку!

​​💬 Спілкування

​​Станьте частиною дружньої спільноти професіоналів підписавшись на телеграм-канал Дмитра та приєднавшись до телеграм-чату “Майстерні AI-рішень”.

Avatar for Data Phoenix
Presented by
Data Phoenix