Введение в принципы MLOps

Изучение основ MLOps погружение в принципы и методологию

Понятное введение в MLOps для новичков

Фото, автор Silvestri Matteo на Unsplash

Если вы хотите поднять свои проекты MLOps на новый уровень, понимание основных принципов является важной частью процесса. В этой статье мы представим введение в принципы MLOps и разъясним ключевые концепции доступным образом. Каждый принцип будет получать отдельный урок с практическими примерами в предстоящих статьях. Вы можете получить доступ ко всем примерам на моем профиле на GitHub. Однако, если вы новичок в MLOps, рекомендую начать с моего понятного учебника, чтобы быть в курсе. Итак, приступим!

Содержание:

· 1. Введение· 2. Принципы MLOps· 3. Версионирование· 4. Тестирование· 5. Автоматизация· 6. Мониторинг и отслеживание· 7. Воспроизводимость· 8. Заключение

Мои учебники по MLOps:

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

1. Введение

В предыдущей статье мы определили MLOps как набор техник и практик, используемых для разработки, создания и развертывания моделей машинного обучения эффективным, оптимизированным и организованным способом. Один из ключевых шагов в MLOps – установить рабочий процесс и поддерживать его со временем.

Рабочий процесс MLOps определяет этапы, которые необходимо выполнить для разработки, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. Он включает в себя бизнес-проблему, описывающую проблему в структурированном виде, инженерию данных, которая включает подготовку и предобработку всех данных, инженерию модели машинного обучения, которая включает все обработку модели от проектирования до оценки, и инженерию кода, которая включает обслуживание модели. Если вы хотите получить более подробную информацию, вы можете обратиться к предыдущему учебнику.