Co obejmuje pipeline MLOps od szkolenia do sprzedaży?

Pipeline MLOps od szkolenia do produkcji obejmuje kilka kluczowych etapów:

1. Zbieranie i przygotowanie danych — czyszczenie, transformacja, augmentacja danych.
2. Rozwój i trening modelu — wybór architektury, dostrajanie hiperparametrów, trening na danych treningowych.
3. Walidacja i testowanie — ocena jakości modelu na zbiorach walidacyjnych i testowych, sprawdzanie nadmiernego dopasowania.
4. Wersjonowanie modeli i danych — przechowywanie artefaktów z metadanymi dla powtarzalności.
5. Automatyzacja CI/CD dla modeli — automatyczne uruchamianie treningu, testów i wdrożenia.
6. Wdrożenie modelu do produkcji — wdrożenie modelu jako usługi lub integracja z aplikacją.
7. Monitorowanie i logowanie — śledzenie wydajności modelu, metryk jakości i awarii.
8. Aktualizacja i ponowne szkolenie — regularna aktualizacja modelu nowymi danymi w celu utrzymania jakości.

Tak wygląda pełny cykl MLOps, zapewniający stabilną i zarządzalną pracę systemu ML w produkcji.