Что собой представляет MLops подход и как его запустить?

MLOps — это прикладная инженерная дисциплина, объединяющая разработку систем машинного обучения (ML) с их развёртыванием. gitverse.ru Это делается для стандартизации и оптимизации непрерывной доставки высокопроизводительных моделей в промышленную эксплуатацию. gitverse.ru

Чтобы запустить MLOps, необходимо обеспечить соответствующую инфраструктуру. bigdataschool.ru К компонентам такой инфраструктуры относятся средства контроля версий ПО и датасетов, инструменты непрерывной интеграции и непрерывного развёртывания (CI/CD), а также системы мониторинга производительности и качества ML-модели. bigdataschool.ru

Некоторые шаги по запуску MLOps:

1. Проектирование MLOps-конвейера. bigdataschool.ru Обычно это делается в виде рисунка от руки или визуальной схемы в графическом редакторе. bigdataschool.ru Также можно заполнить шаблон, который отражает структуру взаимодействия основных MLOps-компонентов. bigdataschool.ru
2. Выбор инструментов. bigdataschool.ru Для этого можно воспользоваться, например, сервисом MyMLOps, который позволяет спроектировать архитектуру поддержки жизненного цикла ML-модели и запустить её в инфраструктурных решениях. bigdataschool.ru
3. Настройка инфраструктуры. bigdataschool.ru Можно самостоятельно подобрать стек инструментов и настроить конвейер разработки ML-моделей. cloud.vk.com Для этого нужно нанять отдел и MLOps-инженеров, что затратно по человеческим и денежным ресурсам. cloud.vk.com Другой вариант — воспользоваться облачным инструментом, например, Cloud ML Platform, который позволяет настроить полный цикл ML-разработки в соответствии с MLOps-подходом. cloud.vk.com