Machine learning at scale

Machine learning at scale est une plateforme de connaissances par abonnement destinée à aider les ingénieurs en machine learning à développer leurs compétences, avec l’objectif de les rendre 10 fois plus performants. Elle est animée par Ludovico Bessi (Ludo), ingénieur en machine learning chez Google, et compte déjà plus de 6000 abonnés parmi les ingénieurs de grandes entreprises comme Google, Amazon, YouTube et Microsoft.

Contenu et fonctionnalités

• Anatomie des systèmes de ML : analyse approfondie de la structure interne et des composants des systèmes de machine learning.
• Patterns des systèmes de ML : découverte des modèles courants et des bonnes pratiques de conception.
• Études de cas de systèmes de ML : analyse de la construction et de l’optimisation de systèmes ML à grande échelle à partir de cas réels.

Approfondissements à venir

• Entraînement des LLM : entraînement des grands modèles de langage.
• Inférence LLM à grande échelle : inférence de LLM à grande échelle.
• Systèmes de recommandation à grande échelle.
• Systèmes de vision par ordinateur en production.
• Systèmes de recherche et de classement.
• Cours MLSys : cours sur les systèmes de machine learning.

Utilisateurs cibles

• Ingénieurs en machine learning souhaitant développer leurs compétences et exploiter pleinement leur potentiel.
• Entreprises recherchant une aide en IA, notamment pour la recherche d’information, le classement, les systèmes de recommandation et les intégrations de LLM.

Expertise de l’auteur

Le contenu est fourni par un expert disposant d’une vaste expérience pratique de terrain. Ludovico Bessi a notamment :

• travaillé sur de grands systèmes ML pour lutter contre les abus auprès de milliards d’utilisateurs, à 500k QPS, chez Google ;
• préentraîné et ajusté des modèles basés sur des transformeurs pour comprendre le comportement des utilisateurs ;
• travaillé sur les systèmes YouTube Ads de bout en bout, de la sélection des annonces aux formats ;
• contribué à faire de YouTube la meilleure destination de shopping vidéo au monde en améliorant les systèmes de recommandation ;
• appliqué des techniques de machine learning au CERN pour comprendre les interactions entre particules ;
• développé chez Volvo un mémoire de vision par ordinateur basé sur les transformeurs.

Utilisation et tarifs

Les utilisateurs peuvent s’abonner via Substack pour recevoir chaque semaine des analyses de qualité, actuellement proposées gratuitement. Les entreprises recherchant une aide en IA peuvent contacter l’auteur via LinkedIn pour une première consultation gratuite.