"Кросс-Информ" сообщает об успешной интеграции платформы MLOps с открытым исходным кодом, ClearML, в своих ключевых проектах,. Это стратегическое решение позволило преодолеть ключевые проблемы управления жизненным циклом машинного обучения, значительно повысив эффективность и воспроизводимость.

Ранее команды специалистов по данным сталкивались с трудностями в отслеживании экспериментов и их воспроизведении, что часто приводило к потере результатов и дублированию усилий. Внедрение ClearML решило эти основные проблемы:

  • Исключена потеря воспроизводимости: ClearML автоматически фиксирует код, версии данных, гиперпараметры и графики обучения (например, из TensorBoard) буквально несколькими строками кода, гарантируя, что любой эксперимент может быть точно повторен.

  • Централизованное отслеживание экспериментов: Платформа заменила разрозненные логи и файлы, предоставив возможность легкого сравнения и анализа всех запусков.

  • Ускоренное развертывание: Благодаря автоматизации пайплайнов обучения с помощью функции ClearML «Pipelines» компания реализовала Continuous Training. Полный цикл — от получения данных до развертывания модели — теперь занимает от 5 до 10 минут, что является кардинальным сокращением по сравнению с предыдущими сроками.