or
Acest exercițiu face parte din cursul
Acest capitol oferă o prezentare generală a principiilor MLOps și a componentelor cadrului de lucru, importante pentru implementare și gestionarea ciclului de viață.
Acest capitol este dedicat tuturor aspectelor pe care trebuie să le iei în considerare încă din faza de dezvoltare, pentru a asigura o tranziție fără probleme către operațiuni. Scopul final este să explice cum să antrenezi modelul folosind cele mai bune practici MLOps și să construiești un pachet de model care să permită o implementare ușoară, reproductibilitate și monitorizare post-implementare.
Acest capitol abordează întrebări esențiale legate de operațiunile cu modele, precum: - Care sunt modalitățile prin care putem servi modelele noastre? - Ce este un API și care sunt funcționalitățile sale principale? - Cum testăm temeinic serviciul înainte de a-l pune la dispoziția utilizatorilor finali? - Cum actualizăm modelele în producție fără a perturba serviciul? Vei învăța despre predicția pe loturi, predicția în timp real, validarea datelor de intrare și ieșire, testarea unitară, testarea de integrare, implementarea canary și multe altele.
Acest capitol final este dedicat monitorizării și mentenanței serviciilor ML după implementare, precum și guvernanței modelelor. Vei parcurge concepte esențiale precum latența de verificare, schimbarea covariatelor, deriva conceptuală, sistemele cu operator uman în buclă și multe altele.
Exercițiul curent