Бакалавриат
2025/2026
Развёртывание ML-моделей в высоконагруженных системах
Статус:
Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Программа дисциплины
Аннотация
В условиях стремительного роста популярности машинного обучения в бизнесе компании сталкиваются с новыми вызовами, связанными с эффективным развёртыванием и управлением ML-моделями. Этот курс даёт возможность студентам стать экспертами в этой области. На курсе мы предлагаем возможность узнать о самых современных решениях для развёртывания моделей и о том, как оптимизировать их производительность. Вы получите практические навыки, которые помогут вам не только ускорить работу ваших моделей, но и интегрировать их в инфраструктуру компании, используя передовые технологии, уже активно применяющиеся в крупных международных и российских компаниях. Курс включает в себя лекции и семинары, где мы будем сравнивать различные методы развёртывания. У каждого студента будет возможность быть не просто слушателем, но и создателем. На практике вы соберёте свою собственную модель, усложните её логику и научитесь оптимизировать ресурсы для создания системы, готовой к production’у. Основная цель курса — погрузить студентов в современные подходы к развёртыванию ML-решений — от линейной регрессии до LLM. Мы поможем вам развить ваши знания и навыки, чтобы вы могли уверенно применять их в условиях высоких нагрузок.