Иерархия потребностей MLOps может помочь в оптимизации ML-модели, обеспечивая масштабируемость, надёжность и производительность развёртываний. 2

Некоторые способы, как это происходит:

• Автоматизация процессов разработки. 2 Автоматизация циклов непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) позволяет быстрее проводить итерации и выпускать более надёжные релизы. 2
• Автоматическое переподготовку моделей. 2 Это гарантирует, что модели остаются актуальными и реагируют на изменения данных в реальном времени. 2
• Оценка производительности модели. 4 Перед отправкой ML-модели в производство необходимо оценить её производительность, чтобы гарантировать надёжность, точность и эффективность в реальных сценариях. 4
• Управление сложными зависимостями между задачами. 2 Инструменты оркестрации рабочего процесса помогают оптимизировать такие процессы, как подготовка данных, инженерия признаков и обучение моделей. 2
• Контроль версий. 2 Это важно для поддержания отслеживаемости и воспроизводимости развёртываний ML-моделей. 2

Таким образом, использование иерархии потребностей MLOps помогает организациям решать проблемы, связанные с контролем версий, воспроизводимостью, дрейфом модели и ухудшением производительности. 2