Mise à l'échelle de l'infrastructure de science des données et d'apprentissage automatique comme Netflix – Le véritable podcast Python

Souhaitez-vous déplacer votre projet de science des données d'un ordinateur portable vers le cloud? Souhaitez-vous également enregistrer des instantanés de votre projet en cours de route afin de pouvoir remonter le temps ou partager l'état de votre projet avec un autre membre de l'équipe? Cette semaine dans l'émission, nous avons Savin Goyal de Netflix. Savin est le responsable technique de l'infrastructure d'apprentissage automatique chez Netflix. Il se joint à nous pour parler de Metaflow, un outil open source pour simplifier la construction, la gestion et la mise à l'échelle de projets de science des données.

Commanditaire de l'épisode:

Metaflow répond aux besoins des nombreux data scientists qui travaillent chez Netflix. L'apprentissage automatique est la force clé du service de streaming. Ils ont essayé plusieurs outils existants pour mettre à l'échelle leur propre infrastructure interne et, après cette expérimentation, ont développé Metaflow.

Nous parlons de l'histoire du projet et de la manière dont quelqu'un pourrait se lancer avec la version open-source. Savin oppose également le coût de l'infrastructure par rapport aux data scientists et le coût de leur temps.

Les sujets:

• 00:00:00 – Présentation
• 00:01:53 – Qu'est-ce que Metaflow?
• 00:04:15 – Expérience de Savin en science des données et infrastructure
• 00:06:06 – Démocratisation des infrastructures et itération des outils
• 00:10:34 – Quelles informations sont enregistrées sur les exigences en matière d'infrastructure pour un projet?
• 00:17:17 – Comment les exigences sont-elles annotées?
• 00:18:39 – Commanditaire: Digital Ocean's App Platform
• 00:19:15 – Comment fonctionnent les instantanés de projet?
• 00:29:33 – Coût de l'infrastructure vs data scientists
• 00:32:28 – Travailler avec des données à l'échelle Netflix
• 00:37:55 – Pleins feux sur le cours vidéo
• 00:39:06 – Amener une organisation à utiliser de nouveaux outils et ensuite rendre open-source
• 00:49:51 – Documentation de Metaflow et prise en main de la résolution des problèmes d'infrastructure
• 00:53:57 – Qu'est-ce qui vous a intéressé à travailler sur des outils d'infrastructure?
• 00:55:13 – Qu'est-ce qui vous passionne dans le monde de Python?
• 00:56:18 – Que voulez-vous apprendre ensuite?
• 00:58:14 – Merci et au revoir

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