Ce include pipeline-ul MLOps de la antrenament până la vânzare?

Pipeline-ul MLOps de la antrenament la producție include mai multe etape cheie:

1. Colectarea și pregătirea datelor — curățare, transformare, augmentare a datelor.
2. Dezvoltarea și antrenarea modelului — alegerea arhitecturii, ajustarea hiperparametrilor, antrenarea pe datele de antrenament.
3. Validarea și testarea — evaluarea calității modelului pe seturi de validare și test, verificarea suprainvățării.
4. Versionarea modelelor și datelor — stocarea artefactelor cu metadate pentru reproductibilitate.
5. Automatizarea CI/CD pentru modele — lansarea automată a antrenamentului, testelor și implementării.
6. Deplasarea modelului în producție — implementarea modelului ca serviciu sau integrarea în aplicație.
7. Monitorizarea și logarea — urmărirea performanței modelului, metrici de calitate și erori.
8. Actualizarea și reantrenarea — actualizare regulată a modelului cu date noi pentru menținerea calității.

Așa arată în general ciclul complet de MLOps, asigurând o funcționare stabilă și gestionabilă a sistemului ML în producție.