Verschiedene Phasen von MLOps

MLOps-Konzepte

Folkert Stijnman

ML Engineer

MLOps-Lebenszyklus

Wozu der Machine-Learning-Lebenszyklus?

• Strukturiert den ML-Prozess
• Definiert die wichtigsten Akteure in jeder Phase
• Toolkit zur Optimierung

Entwurfsphase

 

• Hintergrund des Problems
• Mehrwert
• Geschäftsanforderungen
• Wichtige Kennzahlen
• Datenverarbeitung

Entwicklungsphase

 

• Entwickeln von Machine-Learning-Modell
• Experimentieren mit Daten, Algorithmen und Hyperparametern
• Modell einsatzbereit

Bereitstellungsphase

 

• Integrieren des ML-Modells in Geschäftsprozesse
• Überführen des Modells in Produktivbetrieb
• Überwachen der Leistung

MLOps-Lebenszyklus

Lass uns üben!

MLOps-Konzepte