Adoptarea mentalității MLOps

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

  • Procesul de automatizare și eficientizare a fluxului ML, de la experimentare la producție
  • Asigură că experimentele ML sunt testate corespunzător și pregătite pentru implementare și scalare

mlops

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Experimente ML

Experimentele ML implică testarea modelelor și determinarea celui mai bun

  • MLOps include experimentarea cu modele
  • Evaluarea modelelor pe seturi de date diferite
  • Selecția atentă a modelului este esențială
  • Procesul de selecție poate fi consumator de timp
  • Asigură succesul proiectului
Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

De la experimente la producție

pădure

Ce face un experiment ML gata de producție?

  • Testat și validat cu metrici adecvate
  • Documentație corespunzătoare
  • Monitorizare implementată
  • Mediu de producție sigur și scalabil
Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

De ce eșuează majoritatea experimentelor ML

Există mai multe motive pentru care acest lucru se poate întâmpla:

  • Obiective neclare
  • Calitate slabă a datelor
  • Arhitecturi complexe ale modelelor
  • Date de antrenare insuficiente
  • Supraajustare sau subajustare
Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Datoria tehnică

Cod scris în grabă, fără testare sau validare corespunzătoare, ori cu documentație lipsă/incompletă/depășită

  • Erorile costisitoare pot apărea dacă nu sunt remediate devreme.
  • Evitați datoria tehnică scriind cod și documentație corecte de la început.

pisică bună

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Să exersăm!

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Preparing Video For Download...