Автоматизация и мониторинг всего жизненного цикла машинного обучения — от интеграции до развертывания, управления и диагностики.
Узнать большеMLOps (Machine Learning Operations) — это набор практик для сотрудничества и коммуникации специалистов по обработке данных и специалистов по эксплуатации для управления жизненным циклом моделей ML.
Автоматическое тестирование и сборка компонентов машинного обучения, включая проверку данных, схем и моделей.
Автоматическое развертывание конвейеров машинного обучения, моделей и приложений в продакшн-среду.
Отслеживание производительности моделей, дрейфа данных и смещения моделей в реальном времени.
Жизненный цикл MLOps состоит из нескольких взаимосвязанных этапов, обеспечивающих эффективное развертывание и обслуживание моделей машинного обучения.
Получение и подготовка данных для обучения моделей
Исследование данных и проектирование признаков
Разработка и тренировка моделей машинного обучения
Тестирование и оценка производительности моделей
Развертывание моделей в производственной среде
Отслеживание производительности и переобучение моделей
Современные платформы и инструменты для реализации практик MLOps в ваших проектах.
Полностью управляемый сервис для разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Открытая платформа для машинного обучения на Kubernetes, упрощающая развертывание рабочих процессов ML.
Платформа Google для конвейеров машинного обучения на основе TensorFlow.