Освоение подхода MLOps

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

  • Автоматизация и оптимизация рабочего процесса МО — от экспериментов до production
  • Гарантирует, что эксперименты прошли тестирование и готовы к развёртыванию и масштабированию

mlops

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Эксперименты с МО

Эксперименты с МО предполагают тестирование моделей и выбор лучшей из них

  • MLOps включает экспериментирование с моделями
  • Оценка моделей на разных наборах данных
  • Тщательный отбор модели обязателен
  • Процесс отбора может быть длительным
  • Обеспечивает успех проекта
Разработка моделей машинного обучения для продакшена

От экспериментов к production

лес

Что делает эксперимент МО готовым к production?

  • Протестирован и проверен с использованием подходящих метрик
  • Надлежащая документация
  • Настроен мониторинг
  • Production-среда безопасна и масштабируема
Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Почему большинство экспериментов с МО заканчиваются неудачей

Причин для этого может быть несколько:

  • Нечёткие цели и задачи
  • Низкое качество данных
  • Сложные архитектуры моделей
  • Недостаточный объём обучающих данных
  • Переобучение или недообучение
Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Технический долг

Код, написанный наспех без надлежащего тестирования и валидации, либо отсутствующая, неполная или устаревшая документация

  • Если не устранить это на раннем этапе, могут возникнуть серьёзные ошибки.
  • Избегайте технического долга: пишите качественный код и документацию с самого начала.

хороший_котик

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Давайте потренируемся!

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Preparing Video For Download...