Какво включва MLOps pipeline от обучение до продажба?

Процесът MLOps от обучение до производство включва няколко ключови етапа:

1. Събиране и подготовка на данни — почистване, трансформация, увеличаване на данните.
2. Разработка и обучение на модел — избор на архитектура, настройка на хиперпараметри, обучение с тренировъчни данни.
3. Валидиране и тестване — оценка на качеството на модела върху валидиращи и тестови набори, проверка за пренасищане.
4. Версиониране на модели и данни — съхранение на артефакти с метаданни за възпроизвеждане.
5. Автоматизация CI/CD за модели — автоматично стартиране на обучение, тестове и внедряване.
6. Деплой на модел в производството — внедряване на модела като услуга или интеграция в приложение.
7. Мониторинг и логване — проследяване на производителността на модела, метрики за качество и сривове.
8. Обновяване и преобучение — редовно обновяване на модела с нови данни за поддържане на качеството.

Така изглежда пълният цикъл на MLOps, който осигурява стабилна и управляемa работа на ML системата в производството.