Čo obsahuje pipeline MLOps od školenia po predaj?

Pipeline MLOps od školenia po výrobu zahŕňa niekoľko kľúčových etáp:

1. Zber a príprava dát — čistenie, transformácia, augmentácia dát.
2. Vývoj a tréning modelu — výber architektúry, ladenie hyperparametrov, tréning na tréningových dátach.
3. Validácia a testovanie — hodnotenie kvality modelu na validačných a testovacích súboroch, kontrola nadmerného učenia.
4. Verzionovanie modelov a dát — ukladanie artefaktov s metadátami pre reprodukovateľnosť.
5. Automatizácia CI/CD pre modely — automatické spustenie tréningu, testov a nasadenia.
6. Nasadenie modelu do výroby — nasadenie modelu ako služby alebo integrácia do aplikácie.
7. Monitoring a logovanie — sledovanie výkonu modelu, metrík kvality a chýb.
8. Aktualizácia a retréning — pravidelná aktualizácia modelu novými dátami na udržanie kvality.

Takto vyzerá kompletný cyklus MLOps, ktorý zabezpečuje stabilnú a spravovateľnú prácu ML systému vo výrobe.