MLOps pipeline qanday bo'lib, o'qitishdan sotuvgacha nima kiradi?

MLOps pipeline treningdan ishlab chiqarishga qadar bir nechta asosiy bosqichlarni o'z ichiga oladi:

1. Ma'lumotlarni yig'ish va tayyorlash — tozalash, transformatsiya qilish, ma'lumotlarni kengaytirish.
2. Modelni ishlab chiqish va o'qitish — arxitektura tanlash, gipermetrlarga sozlash, o'qitish ma'lumotlarida.
3. Tasdiqlash va sinov — model sifatini tasdiqlash va sinov to'plamlarida baholash, ortiqcha o'qitishni tekshirish.
4. Model va ma'lumotlarni versiyalash — replikatsiya uchun metama'lumotlar bilan artefaktlarni saqlash.
5. Model uchun CI/CD avtomatlashtirish — o'qitishni, sinovlarni va joylashtirishni avtomatik ishga tushirish.
6. Modelni ishlab chiqarishga joylashtirish — modelni xizmat sifatida yoki ilovaga integratsiya qilish.
7. Monitoring va loglash — modelning ishlashini, sifat metriklarini va nosozliklarni kuzatish.
8. Yangilash va qayta o'qitish — sifatni saqlash uchun yangi ma'lumotlar bilan modelni muntazam yangilash.

Shu bilan, ML tizimining ishlab chiqarishda barqaror va boshqariladigan ishlashini ta'minlaydigan to'liq MLOps aylanishi yuzaga keladi.