Wat bevat de MLOps-pipeline van training tot verkoop?

De MLOps-pijplijn van training tot productie omvat verschillende belangrijke fasen:

1. Gegevens verzamelen en voorbereiden — opschonen, transformeren, gegevens augmenteren.
2. Ontwikkeling en training van het model — keuze van architectuur, afstemmen van hyperparameters, trainen op trainingsgegevens.
3. Validatie en testen — beoordeling van de kwaliteit van het model op validatie- en testsets, controle op overfitting.
4. Versiebeheer van modellen en gegevens — opslag van artefacten met metadata voor reproduceerbaarheid.
5. Automatisering van CI/CD voor modellen — automatische start van training, testen en deployment.
6. Model deployment in productie — implementatie van het model als service of integratie in de applicatie.
7. Monitoring en logging — volgen van de prestaties van het model, kwaliteitsmetingen en fouten.
8. Bijwerken en hertraining — regelmatige bijwerking van het model met nieuwe gegevens om de kwaliteit te behouden.

Dit is ongeveer de volledige cyclus van MLOps, die een stabiele en beheersbare werking van het ML-systeem in productie garandeert.