Un’introduzione a MLOps adatta ai principianti
Se stai cercando di elevare i tuoi progetti MLOps al livello successivo, comprenderne i principi è una parte essenziale del processo. In questo articolo offriremo un’introduzione ai principi di MLOps e delucidaremo i concetti chiave in modo accessibile. Ciascun principio riceverà un tutorial dedicato con esempi pratici nei prossimi articoli. Puoi accedere a tutti gli esempi sul mio Profilo Github. Tuttavia, se sei nuovo a MLOps, ti consiglio di iniziare con my tutorial per principianti per aggiornarsi. Quindi tuffiamoci!
Sommario:
· 1. Introduzione
· 2. Principi di MLOps
· 3. Versione
· 4. Test
· 5. Automazione
· 6. Monitoraggio e tracciamento
· 7. Riproducibilità
· 8. Conclusione
I miei tutorial su MLOps:
(Aggiornerò questo elenco man mano che pubblicherò articoli sull’argomento)
In un articolo precedente, abbiamo definito MLOps come un insieme di tecniche e pratiche utilizzate per progettare, costruire e distribuire modelli di machine learning in modo efficiente, ottimizzato e organizzato. Uno dei passaggi chiave in MLOps è stabilire un flusso di lavoro e mantenerlo nel tempo.
Il flusso di lavoro MLOps delinea i passaggi da seguire per sviluppare, distribuire e mantenere modelli di machine learning. Include il problema aziendale che descrive il problema in modo strutturato, l’ingegneria dei dati che coinvolge tutta la preparazione e la preelaborazione dei dati, l’ingegneria del modello di apprendimento automatico che coinvolge tutta l’elaborazione del modello dalla progettazione alla sua valutazione e l’ingegneria del codice che prevede il servizio al cliente. modello. Puoi fare riferimento al tutorial precedente se desideri maggiori dettagli.
Fonte: towardsdatascience.com
