Платформы MLOps

Платформы MLOps, или платформы машинного обучения и операций, - это программные системы и сервисы, которые обеспечивают сквозную разработку и развертывание моделей машинного обучения. MLOps фокусируется на оптимизации разработки, обучения и развертывания моделей, а также на управлении инфраструктурой, которая выполняет модели и обслуживает их результаты.

Платформа MLOps обычно состоит из нескольких компонентов, включая среду разработки и обучения моделей, платформу масштабирования для крупномасштабного обучения, платформу автоматизированного управления моделями и среду развертывания.

Разработка и обучение моделей, как правило, осуществляется с использованием некоторой комбинации IDE, систем контроля версий, облачных платформ и наборов инструментов. Пользователи могут кодировать, отлаживать, оптимизировать и даже автоматизировать разработку моделей. Эти инструменты позволяют тестировать, обучать, совершенствовать и внедрять модели постепенно.

Масштабируемая платформа позволяет пользователям управлять и выполнять обучение моделей в больших масштабах. Центры обработки данных с высокопроизводительными вычислительными ресурсами становятся доступными для крупномасштабного обучения, чрезвычайно больших наборов данных и более высокой точности.

Платформа MLOps также часто включает в себя автоматизированную платформу управления моделями. Эта платформа позволяет отслеживать и контролировать модели по мере их продвижения по жизненному циклу разработки. Она может помочь командам отслеживать качество своих моделей, отмечать любые проблемы, которые могут возникнуть на этом пути, и облегчить обмен моделями между заинтересованными сторонами.

Наконец, платформа MLOps включает среду развертывания для развертывания, управления и мониторинга моделей в производстве. Эта среда обычно сочетает в себе платформу оркестровки для определения конвейера выполнения моделей с облачным и/или локальным решением для развертывания моделей.

Платформы MLOps предназначены для упрощения процесса разработки, масштабирования, управления и развертывания моделей, от начальной разработки до использования в производстве. Они могут обеспечить такие преимущества, как ускорение циклов разработки, снижение барьеров для масштабирования и даже повышение надежности работы модели. Таким образом, платформы MLOps становятся все более популярными и являются неотъемлемой частью современного рабочего процесса машинного обучения.