Ką apima MLOps pipeline nuo mokymo iki pardavimo?

MLOps procesas nuo mokymo iki gamybos apima keletą pagrindinių etapų:

1. Duomenų rinkimas ir paruošimas — valymas, transformavimas, duomenų didinimas.
2. Modelio kūrimas ir mokymas — architektūros pasirinkimas, hiperparametrų nustatymas, mokymas su mokymo duomenimis.
3. Patvirtinimas ir testavimas — modelio kokybės įvertinimas patvirtinimo ir testavimo rinkiniuose, per didelio pritaikymo patikrinimas.
4. Modelių ir duomenų versijavimas — artefaktų saugojimas su metaduomenimis pakartojamumui.
5. CI/CD automatizavimas modeliams — mokymo, testavimo ir diegimo automatizavimas.
6. Modelio diegimas į gamybą — modelio diegimas kaip paslauga arba integravimas į programą.
7. Stebėsena ir žurnalavimas — modelio našumo, kokybės metrikų ir klaidų stebėjimas.
8. Atnaujinimas ir pakartotinis mokymas — reguliariai atnaujinant modelį naujais duomenimis, siekiant išlaikyti kokybę.

Taip atrodo pilnas MLOps ciklas, užtikrinantis stabilų ir valdomą ML sistemos darbą gamyboje.