Zarządzanie modelami

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

nagłówki o AI

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

ryzyko kredytowe

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

niedoszacowanie

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

bankructwo

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

koszt decyzji 1

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

koszt decyzji 2

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Zarządzanie

Zarządzanie modelami AI/ML to ogólny proces kontroli dostępu, wdrażania polityk i śledzenia aktywności modeli oraz ich wyników.

Skuteczne zarządzanie modelami to fundament minimalizacji ryzyka dla wyników finansowych i reputacji organizacji.

~ DataRobot.com

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

fazy zarządzania

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

projektowanie

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

zarządzanie w fazie rozwoju

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

zarządzanie operacyjne

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

proporcjonalne do ryzyka

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

ryzyko oparte na przypadkach użycia

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Kategorie ryzyka

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Podsumowanie

  • Zarządzanie wymaga dodatkowych kroków, ale alternatywą jest chaos.
  • „Szybkie wdrażanie wielu modeli" to nie cel – celem jest generowanie wartości biznesowej.
  • Nieodpowiedzialne ML --> więcej szkód niż korzyści.
  • Im więcej modeli, tym wyraźniejsze stają się korzyści z zarządzania.
Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Czas na ćwiczenia!

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

Preparing Video For Download...