ML-пайплайн больше не обязательно собирать внутри одной площадки
⚡️ ML-пайплайн больше не обязательно собирать внутри одной площадки Эксперименты и вычислительные нагрузки можно распределять между on-premises и облаком в зависимости от текущей задачи. То есть пайплайн может использовать ресурсы разных сред как части одной инфраструктуры. 🟡…