Τι είναι το MLOps;
Το MLOps (Machine Learning Operations) είναι ένα σύνολο πρακτικών και εργαλείων που στοχεύουν στην αξιόπιστη και αποδοτική ανάπτυξη και συντήρηση μοντέλων μηχανικής μάθησης σε παραγωγικά περιβάλλοντα. Συνδυάζει αρχές DevOps με τις μοναδικές προκλήσεις συστημάτων ML.
Ο κύκλος MLOps καλύπτει: προετοιμασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων, αξιολόγηση, ανάπτυξη, παρακολούθηση και επανεκπαίδευση.
Βασικές Πρακτικές MLOps
Αυτοματοποιημένα pipelines CI/CD για μοντέλα, έκδοση δεδομένων και μοντέλων (version control), ανίχνευση drift (αλλαγή κατανομής δεδομένων εισόδου), παρακολούθηση απόδοσης μοντέλου σε πραγματικό χρόνο και αυτόματη επαναπαίδευση όταν η απόδοση υποβαθμίζεται.
Εργαλεία MLOps
Το οικοσύστημα MLOps περιλαμβάνει εργαλεία όπως MLflow (tracking πειραμάτων), Kubeflow (ενορχήστρωση), DVC (έκδοση δεδομένων), Seldon (serving), και πλατφόρμες cloud-native από AWS, Azure και GCP. Η επιλογή εξαρτάται από κλίμακα, ωριμότητα ομάδας και υφιστάμενη υποδομή.