ส่วนประกอบของ MLOps

MLOps Deployment and Life Cycling

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

แนวคิด

ทั่วไป (การพัฒนาซอฟต์แวร์)

Workflows
Pipelines
Artifacts

เฉพาะ ML

Model registry
Feature store
Metadata store

DevOps เพียงอย่างเดียว

DevOps กับ MLOps

workflow แบบทั่วไป

การรัน workflow

การรันด้วยตนเอง

การรันอัตโนมัติ

กึ่งอัตโนมัติ

ก่อนเขียน script

ขั้นตอนการเขียน script

นิยาม pipeline

artifacts

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29

artifacts - นิยาม

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29

จุดเริ่มต้นของวงจร

artifacts สำหรับ deploy

สร้างก่อนเป็นอันดับแรก

pipeline สำหรับโมเดล

pipeline สำหรับแอป

App build pipeline

ML build โค้ดเท่านั้น

ML build - ว่างเปล่า

ข้อมูลดิบ

ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว

feature store

การรัน pipeline

การรัน pipeline ครั้งที่ 2

โมเดลที่เทรนแล้ว

ข้อมูล metadata จาก build

model registry

metadata store

deployment pipelines

เริ่มจาก build

deploy ขึ้น server

การ monitoring

สถาปัตยกรรม MLOps ภาพรวม

มาฝึกกันเถอะ!

MLOps Deployment and Life Cycling

Preparing Video For Download...