Жизненный цикл MLOPS 🔃 ⤵
Определить бизнес потребности
Получение наборов данных готов. Эта фаза включает в себя очистку данных, маркировку, оптимизацию пикселей, наборы данных с открытым исходным кодом и корпоративные данные-озера
Разработка модели (часть кода)
Обучение и оптимизация модели
Развертывание (UAT/PROD)
Разработка пользователя и разработка API, чтобы позволить пользователю взаимодействовать с моделью
Мониторинг как модели, так и системных ресурсов
Insights и Analytics.
Обучение непрерывной модели: развернутая одноразовая модель может работать на несколько временных кадров и, следовательно, его необходимо перейти на новые данные
Мир изменился. Мы используем инструменты CI/CD, такие как Jenkins и Docker/Cubectl для автоматизации кода
Безопасность и защита модели ML против известной уязвимости. Это то, что большинство людей игнорируют
-Спасибо
Оригинал: «https://dev.to/slimdestro/mlops-lifecycles-441h»