Yandex.Cloud: Yandex DataSphere Dedicated. Выделенный режим работы. - видео HD
00:12:17
Обнаружено блокирование рекламы на сайте
Для существования нашего сайта необходим показ рекламы. Просим отнестись с пониманием и добавить сайт в список исключений вашей программы для блокировки рекламы (AdBlock и другие).
Yandex.Cloud 432 ролика
4 просмотра на сайте 12n.ru
Yandex DataSphere Dedicated. Выделенный режим работы. - видео.
В сервисе для ML-разработки Yandex DataSphere появился новый режим работы — dedicated. Дмитрий Рыбалко, консультант по Data Science, рассказывает, в чём особенности и преимущества этого режима.
Если вы предпочитаете работать с локальным Jupyter-ноутбуком, вам точно стоит познакомиться с DataSphere Dedicated.
В новом режиме нет сериализации, стейт коммита и долгого ожидания — всё максимально прозрачно и предсказуемо. Но, как и в обычном Jupyter-ноутбуке, нужно не забывать сохранять результаты.
Вы можете зарезервировать машину при запуске Jupyter Notebook и работать с ней столько, сколько потребуется. Машину нужно вернуть в конце работы или настроить условия для автоматического возврата.
Что ещё:
* Обновленная среда разработки JupyterLab 3 с набором готовых расширений для повышения удобства разработки.
* Появилась прозрачная и понятная визуализация использования ресурсов: в режиме реального времени без дополнительных команд вы можете видеть, какие ресурсы доступны на используемых машинах и как они утилизируются.
* Цены теперь отображаются в той валюте, которую вы используете.
* Более развитая интеграция с DataProc: есть возможность нативно работать со Spark-кластерами в облаке.
Видео будет полезно посмотреть всем, кто использует DataSphere для работы или только планирует познакомиться с сервисом: Data scientists, ML-инженерам, CDO, а также студентам, учёным и исследователям, деятельность которых связана с ML и анализом данных.
Если вы предпочитаете работать с локальным Jupyter-ноутбуком, вам точно стоит познакомиться с DataSphere Dedicated.
В новом режиме нет сериализации, стейт коммита и долгого ожидания — всё максимально прозрачно и предсказуемо. Но, как и в обычном Jupyter-ноутбуке, нужно не забывать сохранять результаты.
Вы можете зарезервировать машину при запуске Jupyter Notebook и работать с ней столько, сколько потребуется. Машину нужно вернуть в конце работы или настроить условия для автоматического возврата.
Что ещё:
* Обновленная среда разработки JupyterLab 3 с набором готовых расширений для повышения удобства разработки.
* Появилась прозрачная и понятная визуализация использования ресурсов: в режиме реального времени без дополнительных команд вы можете видеть, какие ресурсы доступны на используемых машинах и как они утилизируются.
* Цены теперь отображаются в той валюте, которую вы используете.
* Более развитая интеграция с DataProc: есть возможность нативно работать со Spark-кластерами в облаке.
Видео будет полезно посмотреть всем, кто использует DataSphere для работы или только планирует познакомиться с сервисом: Data scientists, ML-инженерам, CDO, а также студентам, учёным и исследователям, деятельность которых связана с ML и анализом данных.
развернуть свернуть
