Co zahrnuje pipeline MLOps od tréninku po prodej?

Pipeline MLOps od školení po výrobu zahrnuje několik klíčových etap:

1. Sběr a příprava dat — čištění, transformace, augmentace dat.
2. Vývoj a trénink modelu — výběr architektury, ladění hyperparametrů, trénink na trénovacích datech.
3. Validace a testování — hodnocení kvality modelu na validačních a testovacích sadách, kontrola přetrénování.
4. Verzování modelů a dat — ukládání artefaktů s metadaty pro reprodukovatelnost.
5. Automatizace CI/CD pro modely — automatické spuštění tréninku, testování a nasazení.
6. Nasazení modelu do výroby — nasazení modelu jako služby nebo integrace do aplikace.
7. Monitoring a logování — sledování výkonu modelu, metrik kvality a chyb.
8. Aktualizace a retrénink — pravidelná aktualizace modelu novými daty pro udržení kvality.

Takto vypadá kompletní cyklus MLOps, který zajišťuje stabilní a spravovatelnou práci ML systému ve výrobě.