Повторне навчання моделі з метасховищем

У попередньому уроці ви дізналися про критичну роль, яку відіграє метасховище в повній автоматизації конвеєрів MLOps. Воно дає змогу автоматично відстежувати працездатність сервісу прогнозування та логувати метрики оцінювання, що допомагають виявляти поступове погіршення якості з часом. Ви також вивчили тригерне повторне навчання і важливість оновлення моделей, щоб враховувати дрейф.

У цій вправі ви застосуєте знання на практиці: розташуєте кроки у правильному порядку, щоб показати, як метасховище та тригерне повторне навчання дозволяють автоматично оновлювати моделі й підтримувати оптимальну продуктивність.