Nazaj na slovar MLOps & Življenjski cikel

MLOps

Nabor praks, ki združuje strojno učenje, DevOps in podatkovno inženjerstvo za učinkovito uvajanje, sledenje in upravljanje modelov UI/ML v produkciji.

Kaj je MLOps?

MLOps uporablja načela DevOps za posebnosti sistemov ML. Standardna programska oprema je potrjena s testiranjem kode, a sistemi ML zahtevajo upravljanje podatkov, verzioniranje modelov in sledenje distribucijskemu odmiku.

Ključna načela MLOps

Reproducibilnost: vsak model je mogoče natančno reproducirati. Verzioniranje: podatki, koda in modeli se skupaj verzionirajo. Avtomatizacija: CI/CD za cevovode ML. Nadzor: sledenje odmiku, metrikam in zdravju sistema v produkciji.

Orodja in platforme MLOps

Ekosistem vključuje: MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Azure ML, DVC in Weights & Biases. Izbira je odvisna od oblačnih preferenc in kompleksnosti modela.