Ключевой старт в MLOps исследование его неотъемлемых компонентов

Важное начало в MLOps исследуем его неотъемлемые компоненты

Понятное введение в MLOps для начинающих

Фотография Аарона Бурдена на Unsplash

Всегда неудобно начинать изучение концепции с множества различных аспектов и компонентов, таких как MLOps, особенно для начинающих. Я сам был начинающим в MLOps и мне было довольно трудно получить ясное и общее представление о нем. Этот учебник поможет вам приобрести четкое и широкое видение MLOps. Он поможет вам лучше понять MLOps и будет сопровождать вас в вашем пути к более эффективному обучению. Поскольку я пишу о MLOps, этот учебник – отличное начало, давайте приступим!

Содержание:

· 1. Введение· 2. Рабочий процесс MLOps· 3. Принципы MLOps· 4. Инструменты MLOps· 5. Лучшие практики MLOps· 6. Заключение

Мои учебники по MLOps:

[Я буду обновлять этот список по мере публикации статей по этой теме]

1. Введение

С увеличением необходимости использования моделей машинного обучения в повседневных задачах и приложениях возникли ряд проблем при их включении в программное обеспечение. Таким образом, профессионалы и исследователи разработали MLOps в качестве расширения DevOps для моделей машинного обучения, чтобы преодолеть эти проблемы. MLOps определяется как:

Набор техник и практик, используемых для проектирования, создания и развертывания моделей машинного обучения эффективным, оптимизированным и организованным способом. (Вы можете прочитать больше о мотивации и определении MLOps в моей статье: Понятное введение в MLOps для начинающих)

Из предыдущего определения мы видим, что есть так много “вещей”, которые нужно знать и изучать. Начинаем ваше обучение…