MLOps

Machine Learning Operations

MLOps (Machine Learning Operations) to zestaw praktyk i narzędzi, które mają na celu automatyzację oraz usprawnienie cyklu życia modeli uczenia maszynowego – od fazy ich tworzenia, przez wdrażanie, monitorowanie, aż po konserwację. Dzięki podejściu MLOps organizacje mogą efektywnie zarządzać modelami AI, minimalizować ryzyko błędów i zwiększać efektywność operacyjną w zakresie wdrażania rozwiązań opartych na danych.

MLOps odgrywa kluczową rolę w organizacjach, które wdrażają uczenie maszynowe na dużą skalę. Pomaga w:

  • Automatyzacji i standaryzacji procesów wdrażania modeli, co redukuje błędy ludzkie.
  • Monitorowaniu wydajności modeli w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla zapewnienia ich skuteczności.
  • Zarządzaniu wersjami modeli, co ułatwia ich aktualizację i poprawki.

W MLOps używa się różnych narzędzi, które umożliwiają integrację, wdrażanie i monitorowanie modeli. Do popularnych narzędzi należą:

  • TensorFlow Extended (TFX)
  • Kubeflow
  • MLflow