Мой товарищ Антон написал монструозную статью про то, что такое MLOps. Это результат более чем двухлетнего погружения в тему и изучения многочисленных источников.
Для справки: MLOps - это DevOps из мира ML, стандартизация разработки, обслуживания ML-моделей в продакшене или же "операционализация моделей машинного обучения".
По-простому: это когда модель не только накодили, обучили и начали использовать в каком-то боевом приложении, но еще и выстроили пайплайны для ее мониторинга, обновления и переразвертывания.
В статье помимо определений и истории развития MLOps можно найти следующее:
🔹несколько моделей уровней зрелости;
🔹огромную технологическую схему;
🔹описание основных процессов;
🔹генерируемые артефакты;
🔹взгляд на это все как на классическую информационную систему;
🔹мемасики.
В общем, все очень по-взрослому (кроме последнего пункта, конечно).
Я не видел аналогов на русском языке ни по объему, ни по качеству, если они есть - пришлите, пожалуйста.
🔗Ссылка
#MLечное
Для справки: MLOps - это DevOps из мира ML, стандартизация разработки, обслуживания ML-моделей в продакшене или же "операционализация моделей машинного обучения".
По-простому: это когда модель не только накодили, обучили и начали использовать в каком-то боевом приложении, но еще и выстроили пайплайны для ее мониторинга, обновления и переразвертывания.
В статье помимо определений и истории развития MLOps можно найти следующее:
🔹несколько моделей уровней зрелости;
🔹огромную технологическую схему;
🔹описание основных процессов;
🔹генерируемые артефакты;
🔹взгляд на это все как на классическую информационную систему;
🔹мемасики.
В общем, все очень по-взрослому (кроме последнего пункта, конечно).
Я не видел аналогов на русском языке ни по объему, ни по качеству, если они есть - пришлите, пожалуйста.
🔗Ссылка
#MLечное