Profilering, versionering och särdragslager

MLOps-driftsättning och livscykelhantering

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Dataprofilering

 

 

Automatiserad dataanalys och skapande av övergripande sammanfattningar (även kallade dataprofiler, förväntningar) – används för att validera och övervaka data i produktion

Risker med att INTE använda dataprofiler

• Kunder klagar, trots att _de_ skickade felaktiga indata till modellen
• Ingen möjlighet att upptäcka att data har förändrats och att modellen inte längre är giltig

 

 

 

 

• Data
• Version
• Control

Nu kör vi en övning!

MLOps-driftsättning och livscykelhantering