Рассмотрим, как в современном мире ML построить систему по автоматическому распознаванию и аналитике посетителей, основанную на компьютерном зрении.
Проработаем все этапы проекта:
- Постановка метрик
- Сбор данных при помощи python, roboflow, CVAT, ffmpeg
- Разметка данных и активное обучение на python
- Дообучение сети на Python и PyTorch
- Ускорение и автодеплой на Python + Tensorrt + Triton
- Интеграция и автодообучение
Доклад рассчитан на backend python, ML Engineer, Data Science.
ML проект сейчас представляет собой не просто модель или pipeline по обработке данных, но и современные практики MLOps. Так сложилось, что для этих целей чаще всего используется тот же язык Python. В докладе я расскажу, какие проблемы решает MLOps и как его реализовать.