MLOps (Operace strojového učení)

MLOps (Machine Learning Operations) je proces vývoje softwaru, který se používá ke správě nasazení, monitorování a údržby modelů strojového učení (ML). Sdružuje procesy zapojené do vývoje a operací ML, jako je datové inženýrství, školení a testování modelů, nasazení modelu a monitorování výkonu modelu.

MLOps je relativně nová disciplína, která kombinuje dovednosti softwarového inženýrství, strojového učení a DevOps. Poskytuje jednotnou platformu pro týmy ML, aby mohly lépe spolupracovat a efektivně řídit životní cyklus modelů ML. To zahrnuje vytváření reprodukovatelných kanálů ML, automatizaci orchestrace dat, školení modelů a nasazení modelů. Pomáhá také zefektivnit správu modelů, aby vývojáři mohli rychle identifikovat a reagovat na odchylky přesnosti modelu pomocí automatického restartování modelu a přeškolení.

MLOps poskytuje platformu, kde mohou datoví vědci, softwaroví inženýři a inženýři DevOps spolupracovat na vytváření, nasazení a monitorování aplikací řízených ML. Vývojáři pak mohou pomocí MLOps optimalizovat datové kanály, automatizovat přeškolování modelů a rychle nasazovat nové verze modelů do výroby. To pomáhá vývojářům zkrátit dobu uvádění nových aplikací ML na trh a usnadňuje nasazování a údržbu modelů při současné kontrole nákladů.

MLOps jde také ruku v ruce s postupy kontinuální integrace a nepřetržitého doručování (CI/CD), které se používají k automatizaci pracovních postupů při vývoji softwaru a ke zlepšení celkové kvality vytvářeného softwarového systému. To zajišťuje, že iterace daného modelu mohou být dodány rychleji s větší přesností a zároveň zajistí, že zůstane připraven na výrobu.

Stručně řečeno, MLOps je platforma, která kombinuje prvky tradičního softwarového inženýrství se strojovým učením za účelem nasazování a správy modelů nákladově efektivním a efektivním způsobem. Pomáhá týmům datové vědy a vývojářům rychle iterovat modely, automatizovat nasazení a údržbu modelů a dodávat modely do výroby s větší přesností.