Strategie wdrażania modeli

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Wdrożenie zakończone sukcesem!

  • Aplikacja ML działa
  • API obsługuje tysiące żądań/godz.
  • Miesiąc później:
    • Znaleziono nowe, lepsze cechy
    • Zebrano nową partię danych treningowych
    • Uruchomiono potok budowania modelu
    • Utworzono nowy pakiet modelu
Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

zamiana

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

predykcja offline

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

okno serwisowe

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

przestój w czasie rzeczywistym

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

kosztowny przestój

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

konfiguracja blue-green

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

jedno kliknięcie

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

pojęcie blue-green

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

zalety i wady

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

wycofanie

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

wdrożenie kanaryjskie

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

podział ruchu

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

krok drugi

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

wynik końcowy

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

walidacja

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

wada

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

ograniczanie ryzyka

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Czas na ćwiczenia!

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Preparing Video For Download...