Yandex DataSphere Dedicated. Выделенный режим работы.

preview_player
Показать описание
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 Data Proc: 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.
Рекомендации по теме
Комментарии
Автор

И что теперь я должен платить за время, когда код фактически не выполняется!? Надо валить из Яндекса!

ДмитрийШалашов-еш