Ko ietver MLOps pipeline no apmācības līdz pārdošanai?

MLOps procesa no apmācības līdz ražošanai ietver vairākas galvenās posmus:

1. Datu vākšana un sagatavošana — tīrīšana, pārveidošana, datu palielināšana.
2. Modeļa izstrāde un apmācība — arhitektūras izvēle, hiperparametru regulēšana, apmācība ar apmācības datiem.
3. Validācija un testēšana — modeļa kvalitātes novērtējums validācijas un testu kopās, pārāk liela pielāgošanās pārbaude.
4. Modeļu un datu versiju pārvaldība — artefaktu glabāšana ar metadatiem atkārtojamībai.
5. CI/CD automatizācija modeļiem — apmācības, testu un izvietošanas automātiska uzsākšana.
6. Modeļa izvietošana ražošanā — modeļa izvietošana kā pakalpojums vai integrācija lietojumprogrammā.
7. Uzraudzība un žurnālu veidošana — modeļa veiktspējas, kvalitātes metriku un kļūdu uzraudzība.
8. Atjaunināšana un atkārtota apmācība — regulāra modeļa atjaunināšana ar jauniem datiem, lai saglabātu kvalitāti.

Tā izskatās pilns MLOps cikls, kas nodrošina stabilu un pārvaldāmu ML sistēmas darbību ražošanā.