MLOps для работы с текстом: принципы и минимальный набор инструментов
Как специалисты по машинному обучению наводят порядок при работе с большими корпусами? Что нужно сделать, чтобы эксперимент был воспроизводимым, качество не падало, а метрики были осмысленными? Рассказываем про автоматизацию ML-пайплайнов при работе с текстами, отслеживание запусков и версионирование кода и данных
