Задача / 01Описать шаги / Зафиксировать входы
Разбираем зависимости данных, подготовки и обучения.
Сохраняем версии кода, ссылки на данные и параметры.
Автоматизация обучения · Настройка · Сопровождение
Автоматизация обучения моделей
Автоматизируем запуск обучения моделей: подготовку входных данных, параметры, вычисления и сохранение результатов. Делаем выполнение наблюдаемым и проверяем повторный запуск.
Повторяемый процесс не всегда даёт побитово одинаковую модель. Условия воспроизводимости и допустимые расхождения согласуем с ML-командой.
Процесс обученияИстория запусковИнструкция повторов
Подготовим вводные
Уточним задачу: Автоматизация обучения
Три вопроса помогут определить контур работ и следующий шаг к оценке.
Вопрос 1 из 3
Можно вернуться и изменить ответ
Какие задачи решаем
Состав работ зависит от вашей системы и согласованных критериев результата.
Задача / 01
Задача / 02Настроить исполнение
Подключаем расписание или согласованный триггер.
Задача / 03Проверить сбои
Тестируем повтор и сохранение результатов.
Специалисты, которые могут участвовать в вашем проекте
Состав команды и участие сотрудников согласуем с учётом задач проекта и сроков.
Специалистов: 33
Специалисты не найдены. Измените параметры или сбросьте фильтры.
Илья Л.
DWH-разработчик
Все навыки (11)
Сергей Р.
Scala Data Engineer
Все навыки (8)
Алиса Н.
Scala Data Scientist
Все навыки (19)
София У.
Scala ML Engineer
Все навыки (14)
Василий Г.
Data engineer
Все навыки (37)
Александр К.
Data engineer
Все навыки (7)
Артём М.
Data engineer
Все навыки (16)
Алексей В.
Data engineer
Все навыки (6)
Сергей Д.
Data engineer
Все навыки (6)
Павел Ж.
Data engineer
Все навыки (14)
Николай Р.
Data engineer
Все навыки (6)
Анастасия М.
Data engineer
Все навыки (14)
Арсений Г.
Data Scientist
Все навыки (18)
Елизавета А.
Data Scientist
Все навыки (14)
Татьяна М.
Data Scientist
Все навыки (10)
Дмитрий Н.
Data Scientist
Все навыки (6)
Кристина А.
Data Scientist
Все навыки (13)
Алиса Б.
Data Scientist
Все навыки (14)
Егор П.
Data Scientist
Все навыки (6)
Галина Ф.
Data Scientist
Все навыки (13)
Тимофей И.
Data Scientist
Все навыки (13)
Вера С.
Data Scientist
Все навыки (13)
Денис Д.
ML-инженер
Все навыки (7)
Александра Ш.
ML-инженер
Все навыки (7)
Татьяна О.
ML-инженер
Все навыки (7)
Елена С.
ML-инженер
Все навыки (7)
Дмитрий С.
NLP инженер
Все навыки (8)
Александра С.
NLP инженер
Все навыки (6)
Марина Б.
NLP инженер
Станислав П.
NLP инженер
Все навыки (6)
Денис М.
NLP инженер
Все навыки (6)
Сергей Л.
NLP инженер
Все навыки (5)
Наталия У.
NLP инженер
Все навыки (5)
Состав и границы услуги
В состав работ
Разбираем зависимости данных, подготовки и обучения. Сохраняем версии кода, ссылки на данные и параметры. Подключаем расписание или согласованный триггер. Тестируем повтор и сохранение результатов.
Зависимости
Скрипты, зависимости и фреймворки обучения. Источники, версии и правила подготовки. Триггеры, расписание и ресурсы вычислений.
Не входит автоматически
Состав доработок приложений, закупку лицензий и дальнейшее сопровождение согласуем отдельно от первичной настройки.
Что получите по итогам работ
Конкретный состав артефактов и критерии приёмки фиксируем перед началом работ.
Процесс обучения
Автоматизированная последовательность шагов.
История запусков
Входные параметры, статусы и результаты доступны команде.
Инструкция повторов
Порядок действий при ошибке и повторном запуске.
Инструменты и конфигурация
Состав решения согласуем с учётом вашей инфраструктуры и задач.
Процесс обучения
Автоматизированная последовательность шагов.
История запусков
Входные параметры, статусы и результаты доступны команде.
Инструкция повторов
Порядок действий при ошибке и повторном запуске.
Начнём с вашей текущей системы
Начнём с вашей задачи
Разберём текущую схему, требования и ограничения. Согласуем пилот и проверяемые критерии готовности.
Доступы согласуем отдельно
Предоставляйте только необходимые сведения и минимальные права для выбранного этапа.
ПЕРЕД СТАРТОМ
Карта вашей системы
- КодСкрипты, зависимости и фреймворки обучения.
- ДанныеИсточники, версии и правила подготовки.
- ЗапускТриггеры, расписание и ресурсы вычислений.
Общая картина проектаОснова для оценки объёма и плана работ
Форматы выполнения работ
Формат сотрудничества / 01
Оценка задачи
Разберём текущую схему и определим объём изменений.
Формат сотрудничества / 02
Пилот
Проверим решение на одном согласованном проекте.
Формат сотрудничества / 03
Внедрение
Расширим проверенный подход на выбранные системы.
Формат сотрудничества / 04
Передача команде
Разберём настройки, инструкции и контрольные сценарии.
Этапы проекта
01
Согласуем задачу
Определим исходное состояние, границы работ и критерии приёмки.
РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАПлан и критерии
Подробнее об этапе
Разберём текущую схему, требования и ограничения. Согласуем пилот и проверяемые критерии готовности.
02
Выполним работы
Реализуем согласованный объём на выбранном контуре.
РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАГотовое решение
Подробнее об этапе
Сохраняем версии кода, ссылки на данные и параметры. Подключаем расписание или согласованный триггер.
03
Проверим и передадим
Проверим результат по согласованным сценариям и передадим материалы команде.
РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАРезультат и инструкции
Подробнее об этапе
Проверяем привязку запуска к согласованным данным. Проверяем поведение после сбоя отдельного шага. Проверяем сохранение модели и отчёта. Порядок действий при ошибке и повторном запуске.
Стоимость и сроки: что влияет на оценку
Стоимость и продолжительность определяем после анализа исходных данных, доступа и согласованного объёма. Подготовим индивидуальную оценку с учётом требований к результату.
Объём+Зависимости+Проверка→Оценка работ
| Фактор | Что оцениваем |
|---|---|
| Код | Скрипты, зависимости и фреймворки обучения. |
| Данные | Источники, версии и правила подготовки. |
| Запуск | Триггеры, расписание и ресурсы вычислений. |
| Охват внедрения | Количество проектов, окружений и контрольных сценариев; необходимая глубина автоматизации. |
Проверка, передача и дальнейшие действия
Входы
Проверяем привязку запуска к согласованным данным.
Повтор
Проверяем поведение после сбоя отдельного шага.
Артефакты
Проверяем сохранение модели и отчёта.
Передача результата
Передаём согласованные настройки, результаты проверки и инструкции. Дополнительное сопровождение и режим реакции обсуждаем отдельно.
Опыт команды в проектах
Существующие проекты и отзывы компании CodeHub. Примеры не означают, что именно эта услуга выполнялась в каждом проекте.
1–3 / 9
01 / 09Московская биржа
Python · автоматизация тестирования
Московская биржа: автоматизация тестирования
Московская биржа. Автоматизация тестирования
85% критичных путей покрыто
02 / 09Крупнейший ритейл
Данные · смежный опыт
Крупнейший ритейл: SAP и Data
Крупнейший ритейл - проекты по SAP и Data
Data Lake и SAP-процессы
03 / 09Иннотех / ВТБ
Иннотех и ВТБ: усиление IT-команд
Усиление командами и точечными ИТ-специалистами команды интегратора Иннотех на проектах ВТБ и дочерних компаний
25+ специалистов выведено
04 / 09Крупный интегратор
HR CRM для крупного интегратора
Взаимодействие с интегратором в рамках разработки внутренней HR CRM для автоматизации рекрутмента и хранения внутренней базы кандидатов
40% сокращение времени найма
05 / 09Р-Фарм
1С-разработка для Р-Фарм
1С Разработка для Р-Фарм
1С модули для фармы
06 / 09МТС Digital / МТС WMS / МТС AI
МТС: усиление выделенными командами
Усиление команд, предоставление выделенной команды.
4 направления усиления
07 / 09Фиолетовый банк маркетплейса
Банковский маркетплейс: Java и Kotlin
Усиление отделов Java + Kotlin разработки.
Java + Kotlin усиление разработки
08 / 09ВинЛаб и Аптечки Столицы
Восстановление IT-инфраструктуры после кибератак
Восстановление ИТ-инфраструктуры после кибератак
60+ точек восстановлено
09 / 09EdTech-платформа
EdTech-приложение для школьников на Unity
Мобильное приложение для Edtech-платформы для школьников на Unity
80 000+ MAU
Видеоотзывы клиентов
Отзывы клиентов о работе компании CodeHub; они не являются подтверждением выполнения конкретно этой услуги.
1–3 / 5
Борис Губанов
Клиент CodeHub
Татьяна Тарасенкова
Гульмира
Вячеслав Юдин
Вопросы об услуге: Автоматизация обучения
Будет автоматически выбираться лучшая модель?
Критерии сравнения и допуска задаёт ML-команда; настройку такого этапа согласуем отдельно.
Можно запускать по расписанию?
Да, если подготовка данных и ресурсы позволяют выполнить согласованный процесс.
Как принимается результат?
Проверяем согласованные сценарии, передаём настройки, результаты испытаний и инструкции эксплуатации.
Что нужно для первичной оценки?
Описание процесса, инструментов и требований. Для начала достаточно обезличенных примеров без секретов.
Как определяются сроки и стоимость?
По результатам оценки согласуем охват систем, этапы работ и критерии приёмки. Расходы на внешние сервисы укажем отдельно.
Можно начать с пилотного проекта?
Да. Выберем ограниченный объект, проверим результат и затем согласуем расширение.
Обсудим задачу
Опишите задачу по услуге «Автоматизация обучения моделей». Уточним вводные, ограничения и следующий шаг к оценке.