MLOps (операции машинного обучения)

MLOps (Machine Learning Operations) - это процесс разработки программного обеспечения, который используется для управления развертыванием, мониторингом и обслуживанием моделей машинного обучения (ML). Он объединяет процессы, связанные с разработкой и эксплуатацией ML, такие как проектирование данных, обучение и тестирование моделей, развертывание моделей и мониторинг их производительности.

MLOps - это относительно новая дисциплина, объединяющая навыки разработки программного обеспечения, машинного обучения и DevOps. Она обеспечивает единую платформу для команд ML, позволяющую лучше сотрудничать и эффективно управлять жизненным циклом ML-моделей. Это включает в себя создание воспроизводимых конвейеров ML, автоматизацию оркестровки данных, обучение моделей и развертывание моделей. Она также помогает оптимизировать управление моделями, позволяя разработчикам быстро выявлять и реагировать на снижение точности модели с помощью автоматических перезапусков и переобучения модели.

MLOps предоставляет платформу, на которой ученые, изучающие данные, инженеры-программисты и инженеры DevOps могут совместно создавать, развертывать и контролировать приложения, основанные на ML. Разработчики могут использовать MLOps для оптимизации конвейеров данных, автоматизации переобучения моделей и быстрого внедрения новых версий моделей в производство. Это помогает разработчикам сократить время вывода на рынок новых приложений ML и упрощает развертывание и поддержку моделей, контролируя затраты.

MLOps также сочетается с практикой непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD), используемой для автоматизации рабочих процессов разработки программного обеспечения и повышения общего качества создаваемой программной системы. Это гарантирует, что итерации данной модели могут быть выполнены быстрее и с большей точностью, при этом обеспечивая ее готовность к производству.

Вкратце, MLOps - это платформа, объединяющая элементы традиционной программной инженерии и машинного обучения для экономичного и эффективного развертывания моделей и управления ими. Она помогает командам разработчиков и специалистов по науке о данных быстро итерировать модели, автоматизировать развертывание и обслуживание моделей, а также доставлять модели в производство с большей точностью.