Mis on MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) rakendab DevOps põhimõtteid, praktikaid ja tehnikaid ML süsteemide arendus- ja töötamiselutsükli ratsionaliseerimiseks. See hõlmab protsesse andmete haldamisest mudeli katsetamise, valideerimise ja juurutamise kaudu kuni tootmise monitoorimise ja ümberõppeni.
MLOpsi põhielemendid
Eksperimentide jälgimine logib hüperparameetrid, mõõdikud, andmeversioonid ja koodi. Mudeliregistrid salvestavad treenitud mudelid koos metaandmete, versioonide ja juurdepääsukontrolliga. CI/CD torujuhtmed automatiseerivad mudeli ehitamise, testimise ja juurutamise. Tootmise monitoorimine jälgib mudeli jõudlust ja andmete triivi. Tagasiside ahelad hõlbustavad inimese tagasiside lisamist ümberõppesse.
Ettevõtte MLOps küpsus
Ettevõtte MLOpsi küpsus ulatub juhuslikest katsetustest automatiseeritud ML süsteemideni. Algsel tasemel juurutavad andmeteadlased mudeleid käsitsi. Kõrgematel tasemetel haldavad täielikult automatiseeritud torujuhtmed kogu protsessi.