Эффективная интеграция операций машинного обучения в образовательные и исследовательские процессы

Abstract

В данной статье рассматриваются возможности и преимущества внедрения операций машинного обучения в научно-образовательных учреждениях, с акцентом на университетскую инфраструктуру, где сочетаются задачи образования, научных исследований и разработки. Описаны ключевые принципы машинного обучения, такие как автоматизация жизненного цикла моделей машинного обучения, эффективное управление вычислительными ресурсами и поддержка различных сред выполнения. Рассматриваются вопросы рационального использования ресурсов, включая виртуализированную кластеризацию для распределения задач между доступными системами. Особое внимание уделено разработке и внедрению лабораторных комплексов, реализованных на базе Jupyter Notebooks, которые предоставляют интерактивные и гибкие средства для выполнения учебных и исследовательских задач. Описываются преимущества использования готовых сред разработки, таких как Jupyter Lab и библиотеки для машинного обучения, позволяющие студентам и исследователям сосредоточиться на содержательной части экспериментов. Также обсуждаются практические аспекты внедрения машинного обучения в университетах, включая поэтапное внедрение и важность расширения таких решений на всю организацию, а не только на отдельные кластеры. В статье подчеркивается необходимость системного подхода для обеспечения гибкости, масштабируемости и эффективности использования ресурсов в рамках научных и образовательных процессов.

Keywords

• машинное обучения, ML Ops, решения open-source, образование, среды разработки, управление вычислительными ресурсами.