Šta uključuje MLOps pipeline od obuke do prodaje?

Pipeline MLOps od obuke do proizvodnje uključuje nekoliko ključnih faza:

1. Prikupljanje i priprema podataka — čišćenje, transformacija, augmentacija podataka.
2. Razvoj i obuka modela — izbor arhitekture, podešavanje hiperparametara, obuka na trening skupovima.
3. Validacija i testiranje — procena kvaliteta modela na validacionim i test skupovima, provera prekomernog učenja.
4. Verzionisanje modela i podataka — skladištenje artefakata sa metapodacima za reproduktivnost.
5. Automatizacija CI/CD za modele — automatsko pokretanje obuke, testiranja i implementacije.
6. Implementacija modela u proizvodnju — implementacija modela kao servisa ili integracija u aplikaciju.
7. Monitoring i logovanje — praćenje performansi modela, metrika kvaliteta i grešaka.
8. Ažuriranje i ponovno učenje — redovno ažuriranje modela novim podacima radi održavanja kvaliteta.

Ovo je otprilike celokupni ciklus MLOps, koji obezbeđuje stabilan i upravljiv rad ML sistema u proizvodnji.