Jupyter на прокачку: как мы создали автопилот для ноутбуков

Всем привет, с вами Макс Гуляев. Я отвечаю за разработку сервиса Evolution Notebooks.

Jupyter Notebooks — проверенный временем инструмент, который на слуху у каждого DS или ML-инженера. Перечислять все его плюсы смысла нет, а вот минусы — вопрос, пожалуй, актуальный. Меня как ML-щика раздражало, что ты приходишь в ноутбук полный энтузиазма, надеешься решить все проблемы человечества с помощью своей модельки… Но выясняется, что путь к обучению усеян локальными ограничениями ресурсов, проблемами с установкой зависимостей и коллаборациями, тут надо проверить, там подкрутить. В итоге модель ты обучаешь 20% времени, а остальные 80% проводишь в обработке напильником инструмента, который должен тебе помогать. Но хорошая новость: сегодня мы прокачаем эту унылую «тетрадку».

Под катом расскажу, как мы с командой хотели упростить жизнь ML-разработчикам и что из этого вышло.