Етапи життєвого циклу

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Життєві цикли Machine Learning

 

1. Життєвий цикл ML‑проєкту
2. Життєвий цикл ML‑застосунку
3. Життєвий цикл ML‑моделі

Модель — це…

НЕ щось абстрактне чи теоретичне

Модель — ЦЕ

• конкретна, навчена модель
• готова до використання

Розгортання

 

• Об'єкт моделі + ресурси для розгортання = пакет розгортання моделі
• Введення моделі в дію = розгортання

 

Моніторинг моделі

 

• Чи працює сервер моделі?
• Чи відповідають вхідні та вихідні дані очікуванням?
• Також відоме як моніторинг після розгортання

 

Виведення з експлуатації

 

 

Можливі причини

• Знайдено кращу модель
• Створено інформативніші ознаки
• Процес змінився, тож чинна модель недійсна

 

=> Старе — на вихід, нове — до роботи

Архівування моделей

• Важливо в регульованих галузях.

  Чому ваша модель кредитного ризику схвалила цю позику у 2020 році?

 

• Відтворюваність: здатність відновити, перезавантажити й використати стару версію моделі
  • Це нетривіальна вимога

 

Давайте потренуємось!

Розгортання та життєвий цикл MLOps