MLOps 的不同阶段

MLOps 概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

MLOps 生命周期

为什么需要机器学习生命周期？

• 构建 ML 流程
• 明确各阶段关键角色
• 优化工具箱

设计阶段

 

• 问题背景
• 价值增益
• 业务需求
• 核心指标
• 数据处理

开发阶段

 

• 开发机器学习模型
• 试验数据、算法与超参数
• 模型可用于部署

部署阶段

 

• 将机器学习模型融入业务
• 在生产环境部署模型
• 监控性能

MLOps 生命周期

Ayo berlatih!

MLOps 概念