Развёртывание ML-моделей в высоконагруженных системах 26

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску

О курсе

Курс читается для студентов 4-го курса в 3-м модуле.


Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Видеозаписи занятий

Github с материалами курса (TBD)

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+JA2WBKb58yIwZWJi

Правила выставления оценок

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашние задания в модуле и оценки за финальный проект:

Итог = Округление(0.2 * ДЗ_1 + 0.25 * ДЗ_2 + 0.25 * ДЗ_3 + 0.3 * ПР)

ДЗ_* — оценки за домашние работы

ПР — оценка за финальный проект

Округление арифметическое.


Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 2 балла. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

Мы оставляем за собой право пригласить студента для защиты своего ДЗ, если заподозрим плагиат.

При наличии уважительной причины дедлайн по заданию может быть перенесён на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.


Материалы

Дата Тема Презентация Ссылка на запись
10.02.2026 Вводное занятие. Общая информация. Перезентация

Запись

17.02.2025 Знакомство с Triton Inference Server.

Перезентация || Запись

24.02.2025 Backends: python, dali, tensorrt, onnx, llm.

Презентация || Запись

03.03.2025 Конвертация моделей.

Презентация || Запись

10.03.2025 Ансамбли. TBD TBD
17.03.2025 Perf-analyzer. TBD TBD
24.03.2025 Сравнение подходов к развертыванию на практике. TBD TBD
31.03.2025 Итоговый проект, ответы на вопросы. TBD TBD