Fazy w MLOps

Koncepcje MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Cykl życia MLOps

Dlaczego cykl życia uczenia maszynowego?

• Strukturyzuje proces ML
• Definiuje kluczowych uczestników na każdym etapie
• Zestaw narzędzi do optymalizacji

Faza projektowania

 

• Kontekst problemu
• Wartość dodana
• Wymagania biznesowe
• Kluczowe metryki
• Przetwarzanie danych

Faza rozwoju

 

• Tworzenie modelu uczenia maszynowego
• Eksperymenty z danymi, algorytmami i hiperparametrami
• Model gotowy do wdrożenia

Faza wdrożenia

 

• Integracja modelu ML z procesami biznesowymi
• Wdrożenie modelu na produkcję
• Monitorowanie wydajności

Cykl życia MLOps

Czas na ćwiczenia!

Koncepcje MLOps