Mida sisaldab MLOps pipeline koolitusest müügini?

MLOps protsess alates koolitusest kuni tootmiseni hõlmab mitmeid olulisi etappe:

1. Andmete kogumine ja ettevalmistamine — puhastamine, teisendamine, andmete suurendamine.
2. Mudelite arendamine ja koolitus — arhitektuuri valimine, hüperparameetrite seadistamine, koolitus treeningandmetega.
3. Kinnitamine ja testimine — mudeli kvaliteedi hindamine kinnituse ja testide kogudes, üleõppimise kontroll.
4. Mudelite ja andmete versioonimine — artefaktide salvestamine metaandmetega korduvuse tagamiseks.
5. CI/CD automatiseerimine mudelite jaoks — koolituse, testide ja juurutamise automaatne käivitamine.
6. Mudelite juurutamine tootmisse — mudeli juurutamine teenusena või integreerimine rakendusse.
7. Jälgimine ja logimine — mudeli jõudluse, kvaliteedimõõdikute ja rikete jälgimine.
8. Uuendamine ja taaskoolitus — regulaarselt mudeli uuendamine uute andmetega kvaliteedi säilitamiseks.

Nii näeb välja kogu MLOps tsükkel, mis tagab ML-süsteemi stabiilse ja hallatava töö tootmises.