Huấn luyện lại mô hình với metadata store

Trong bài học trước, bạn đã tìm hiểu vai trò then chốt của metadata store trong việc hỗ trợ tự động hóa hoàn toàn các pipeline MLOps. Nó cho phép giám sát tự động khả năng hoạt động của prediction service và ghi log các chỉ số đánh giá giúp phát hiện suy giảm hiệu năng theo thời gian. Bạn cũng đã học về huấn luyện lại theo cơ chế kích hoạt (triggered retraining) và tầm quan trọng của việc cập nhật mô hình để xử lý drift.

Trong bài tập này, bạn sẽ áp dụng kiến thức bằng cách sắp xếp một chuỗi bước minh họa cách metadata store và cơ chế huấn luyện lại theo trigger được dùng để tự động cập nhật mô hình và duy trì hiệu năng tối ưu.