Introducere în automatizarea completă și bunele practici MLOps

MLOps complet automatizat

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

Ciclul de viață MLOps

Imaginea ciclului de viață MLOps. Trei cicluri circulare conectate între ele. Denumirile cercurilor de la stânga la dreapta: Design, Dezvoltare, Implementare.

Niveluri de maturitate în MLOps

Nivelurile de maturitate includ:

Flux de lucru ML manual
Flux de lucru ML semi-automatizat
Flux de lucru ML complet automatizat

Flux de lucru ML manual - Experimentare ad hoc

O imagine care ilustrează cum modelele sunt livrate manual din dezvoltare în producție printr-un proces manual.

Flux de lucru ML semi-automatizat

Imagine cu date introduse într-un pipeline de experimente orchestrat.

Flux de lucru ML semi-automatizat

Imaginea anterioară este extinsă cu cod trimis într-un depozit sursă și un feature store care alimentează sistemul cu date.

Flux de lucru ML semi-automatizat

Imaginea anterioară este extinsă cu o componentă de implementare. Aceasta implementează pipeline-uri ML automatizate în arhitectură. Un depozit de metadate ML primește metadatele generate de pipeline-ul automatizat.

Flux de lucru ML semi-automatizat

Arhitectura anterioară este extinsă. Modelele produse de pipeline-ul automatizat sunt trimise într-un registru de modele, care le livrează unui modul de servire. Modulul de servire este conectat la un serviciu de predicție.

Flux de lucru ML semi-automatizat

Modulul serviciului de predicție din arhitectură este conectat la o componentă de monitorizare a performanței, care este conectată la un declanșator automat. Declanșatorul automat poate porni pipeline-ul automatizat.