Was umfasst die MLOps-Pipeline vom Training bis zum Verkauf?

Der MLOps-Pipeline vom Training bis zur Produktion umfasst mehrere Schlüsselphasen:

1. Datensammlung und -vorbereitung — Reinigung, Transformation, Datenaugmentation.
2. Modellentwicklung und -training — Auswahl der Architektur, Feinabstimmung der Hyperparameter, Training mit Trainingsdaten.
3. Validierung und Test — Bewertung der Modellqualität auf Validierungs- und Testdatensätzen, Überprüfung auf Überanpassung.
4. Versionierung von Modellen und Daten — Speicherung der Artefakte mit Metadaten für Reproduzierbarkeit.
5. Automatisierung von CI/CD für Modelle — Automatischer Start von Training, Tests und Deployment.
6. Modell-Deployment in der Produktion — Bereitstellung des Modells als Service oder Integration in die Anwendung.
7. Überwachung und Logging — Überwachung der Modellleistung, Qualitätsmetriken und Fehler.
8. Aktualisierung und Re-Training — Regelmäßige Aktualisierung des Modells mit neuen Daten zur Aufrechterhaltung der Qualität.

So sieht der vollständige MLOps-Zyklus aus, der einen stabilen und verwaltbaren Betrieb des ML-Systems in der Produktion gewährleistet.