Вітаємо!

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Перехід від експерименту до продакшену

• Визначайте, коли експеримент ML готовий до продакшену
• Розпізнавайте причини технічного боргу

• Пишіть чітку документацію та підтримуваний код
• Якісна документація й підтримуваний код зменшують технічний борг

Забезпечте відтворюваність

• Забезпечуйте відтворюваність у машинному навчанні
• Виконуйте інжиніринг ознак для оптимізації продуктивності конвеєра ML

• Проєктуйте відтворювані експерименти
• Версіонуйте дані та моделі, щоб відстежувати зміни

Деплоймент моделей ML

• Пакуйте моделі ML та середовища для деплойменту в різні фреймворки
• Забезпечуйте масштабованість моделей для більших навантажень

• Чотири принципи MLOps: безперервна інтеграція, безперервна доставка, безперервне навчання та безперервний моніторинг

Тестування і оцінювання

• Види тестування: модульні, інтеграційні, смоук-тести

• Оцінюйте надійність моделі, щоб забезпечити точні результати
• Тестуйте моделі, щоб виявляти проблеми та підвищувати ефективність

Продовжуйте!

• Застосуйте знання курсу в реальному проєкті
• Забезпечте відтворюваність, масштабованість, надійність і моніторинг дрейфу даних
• Налаштуйте фреймворк експериментів для A/B‑тестування моделі
• Регулярно перенавчайте й оновлюйте модель, щоб вона лишалася актуальною та точною
• Продовжуйте стежити за новими розробками в галузі машинного навчання
• Постійно вдосконалюйте свої навички та експертизу

Поїхали!

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну