Моніторинг, перевчання та заміна застосунків MLOps

MLOps для бізнесу

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Експлуатація моделей машинного навчання

$$ Кроки етапу експлуатації

MLOps для бізнесу

До розгортання

$$ Етап до розгортання

MLOps для бізнесу

До розгортання

  • Забезпечте однакові результати моделей всюди
    • Включає containerization
  • Додаткові перевірки
    • Безпека

$$

Зазвичай завдання для

  • Software engineer або machine learning engineer

$$

Фото контейнерів у гавані

MLOps для бізнесу

Розгортання застосунку MLOps

$$ Етап розгортання

MLOps для бізнесу

Розгортання застосунку MLOps

Розгортання (через CI/CD)

  • Переважно автоматизоване
  • Складається з різних (автоматизованих) тестів
  • Дозволяє швидко відкочувати зміни

$$

Знову ж таки, зазвичай завдання для

  • Software engineer або machine learning engineer

$$

Жінка отримує доставку їжі

MLOps для бізнесу

Моніторинг застосунку MLOps

Етап моніторингу

MLOps для бізнесу

Моніторинг застосунку MLOps

Модель уже в проді й

  • Створює бізнес-цінність
  • Простії та збої коштовні
  • Потребує пильного моніторингу
    • Переважно автоматизованого

Якщо модель відмовляє

  • Можуть знадобитися різні фахівці

Пам'ятайте: якість моделі з часом погіршується.

$$

Футуристична кімната моніторингу

MLOps для бізнесу

Перевчання моделей машинного навчання

Етап перевчання

MLOps для бізнесу

Перевчання моделей машинного навчання

Продуктивність моделі зазвичай падає

  • Економічні зміни
  • Зміна вподобань клієнтів

Тому слід регулярно перевчати моделі

  • Може бути частково автоматизовано

Головне завдання для

  • Data scientist / machine learning engineer

$$

Зображення кола

MLOps для бізнесу

Давайте потренуємось

MLOps для бізнесу

Preparing Video For Download...