Etapele ciclului de viață

MLOps Deployment and Life Cycling

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Ciclurile de viață în Machine Learning

 

1. Ciclul de viață al proiectului ML
2. Ciclul de viață al aplicației ML
3. Ciclul de viață al modelului ML

Un model este...

NU este ceva abstract și/sau teoretic

Un model ESTE

• un model concret, antrenat
• pregătit pentru utilizare

Implementare

 

• Obiect model + resurse de implementare = pachet de implementare
• Punerea modelului în uz = implementare

 

Monitorizarea modelului

 

• Serverul modelului funcționează?
• Intrările și ieșirile modelului sunt cele așteptate?
• Cunoscut și ca monitorizare post-implementare

 

Dezafectare

 

 

Motive posibile

• S-a descoperit un model mai bun
• S-au creat caracteristici mai informative
• Procesul modelat s-a schimbat, invalidând modelul existent

 

=> Vechiul model este înlocuit cu unul nou

Arhivarea modelului

• Important în industriile reglementate.

  De ce modelul de risc de credit a aprobat acest împrumut în 2020?

 

• Reproductibilitate: capacitatea de a recrea, reîncărca și utiliza o versiune veche a unui model
  • Nu este o cerință trivială

 

Să exersăm!

MLOps Deployment and Life Cycling