Развёртывание ML-моделей в высоконагруженных системах 25 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Ekononova (обсуждение | вклад) |
Ekononova (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 39: | Строка 39: | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|- | |- | ||
| − | ! Дата !! Тема !! Дедлайн | + | ! Дата !! Тема !! Дедлайн |
|- | |- | ||
| − | | 06.02.2025 || Домашнее задание #1. Построить одношаговый пайплайн на базе Python Backend для классификационной модели с HuggingFace. || 15.02.2025 23:30 | + | | 06.02.2025 || Домашнее задание #1. Построить одношаговый пайплайн на базе Python Backend для классификационной модели с HuggingFace. || 15.02.2025 23:30 |
|} | |} | ||
Версия 04:25, 7 февраля 2025
О курсе
Курс читается для студентов 4-го курса в 3-м модуле.
Полезные ссылки
Видеозаписи лекций этого года (с дублями)
Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+JA2WBKb58yIwZWJi
Материалы
| Дата | Тема | Презентация | Запись |
|---|---|---|---|
| 30.01.2025 | Вводное занятие. Общая информация. | TBD | Ссылка |
| 06.02.2025 | Знакомство с Triton Inference Server. | TBD | TBD |
Домашние задания
| Дата | Тема | Дедлайн |
|---|---|---|
| 06.02.2025 | Домашнее задание #1. Построить одношаговый пайплайн на базе Python Backend для классификационной модели с HuggingFace. | 15.02.2025 23:30 |
