MLOps: Машинное обучение в продакшене

Автоматизация и мониторинг всего жизненного цикла машинного обучения — от интеграции до развертывания, управления и диагностики.

Узнать больше

Что такое MLOps?

MLOps (Machine Learning Operations) — это набор практик для сотрудничества и коммуникации специалистов по обработке данных и специалистов по эксплуатации для управления жизненным циклом моделей ML.

autorenew

Непрерывная интеграция

Автоматическое тестирование и сборка компонентов машинного обучения, включая проверку данных, схем и моделей.

rocket_launch

Непрерывная доставка

Автоматическое развертывание конвейеров машинного обучения, моделей и приложений в продакшн-среду.

monitoring

Мониторинг

Отслеживание производительности моделей, дрейфа данных и смещения моделей в реальном времени.

Процесс MLOps

Жизненный цикл MLOps состоит из нескольких взаимосвязанных этапов, обеспечивающих эффективное развертывание и обслуживание моделей машинного обучения.

1

Сбор данных

Получение и подготовка данных для обучения моделей

2

Анализ

Исследование данных и проектирование признаков

3

Эксперименты

Разработка и тренировка моделей машинного обучения

4

Валидация

Тестирование и оценка производительности моделей

5

Внедрение

Развертывание моделей в производственной среде

6

Мониторинг

Отслеживание производительности и переобучение моделей

Инструменты MLOps

Современные платформы и инструменты для реализации практик MLOps в ваших проектах.

cloud

Google Cloud AI Platform

Полностью управляемый сервис для разработки и развертывания моделей машинного обучения.

api

Kubeflow

Открытая платформа для машинного обучения на Kubernetes, упрощающая развертывание рабочих процессов ML.

settings

TFX (TensorFlow Extended)

Платформа Google для конвейеров машинного обучения на основе TensorFlow.