MLOps, объединение методов машинного обучения и DevOps, предлагает решение для преодоления многочисленных препятствий.
По мере того, как организации погружаются в мир машинного обучения (ML), они часто сталкиваются с проблемами при эффективном развертывании моделей ML и получении ценности для бизнеса. MLOps, объединение методов машинного обучения и DevOps, предлагает решение для преодоления этих препятствий. Стимулируя инженерную культуру машинного обучения, MLOps позволяет организациям автоматизировать рабочие процессы машинного обучения, повышать производительность, ускорять доставку моделей и расставлять приоритеты по оптимизации бизнеса. В этом кратком обзоре представлен обзор MLOps, его преимуществ и пошагового подхода к внедрению.
Что такое MLOps, а что нет:
MLOps, сокращенно от Machine Learning Operations, представляет собой дисциплину, которая сочетает в себе принципы и практики DevOps с областью машинного обучения.
Это не конкретный инструмент, программное обеспечение или платформа, а скорее культурный и операционный подход к управлению всем жизненным циклом систем машинного обучения.
MLOps включает в себя применение установленных методов DevOps, таких как контроль версий, автоматическое тестирование, непрерывная интеграция и развертывание, а также мониторинг, для уникальных задач и требований проектов машинного обучения.
Таким образом, MLOps позволяет организациям оптимизировать разработку, развертывание и обслуживание моделей машинного обучения, делая процесс более надежным, масштабируемым и воспроизводимым.
Преимущества MLOps:
Внедрение методов MLOps дает несколько преимуществ, которые могут значительно расширить возможности машинного обучения в организации. Эти преимущества включают в себя:
