Идеальная «песочница» для ML-моделей: настраиваем контейнеризацию без стресса

Расскажу, почему K8s стоит рассматривать как основную платформу для развертывания и тестирования ML-моделей. Продемонстрирую и опишу step-by-step план развертывания полноценной ML-среды в K8s.

Как следствие, помогу ML-инженерам больше не тратить недели на настройку окружения, автоматически создавать рабочие пространства и управлять кодовой базой и контейнерами.

Вы узнаете, как сделать так, чтобы GPU перестал быть «узким местом» и получите пошаговый план по развертыванию K8s-кластера под тестирование ML-модели.