Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
MLOps
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
MLOps (Machine Learning Operations) — это набор практик, концепций и инструментов, направленных на унификацию процессов разработки, развертывания и эксплуатации систем машинного обучения. MLOps объединяет культуру DevOps, Data Engineering и ML, чтобы обеспечить надежность, масштабируемость и автоматизацию жизненного цикла моделей, включая мониторинг качества, переобучение и управление данными в продакшене.
Что такое «MLOps» простыми словами
Написать код модели — это 10% дела. Заставить её работать в реальном приложении 24/7, обновляться и не падать — это 90%. MLOps (Machine Learning Operations) — это дисциплина о том, как превратить кустарный ML в заводской конвейер. Это автоматизация всего: от сбора данных и тренировки до тестирования и выкатки на сервер. MLOps делает ИИ надежным бизнес-инструментом, а не игрушкой ученых.
Вопросы и ответы
Что такое MLOps?
Набор практик для надежного и эффективного развертывания и поддержки ML-моделей в производстве.
Что такое Model Registry в MLOps?
Это централизованный репозиторий для хранения, версионирования и управления жизненным циклом моделей (Staging -> Production).
Что такое CI/CD в MLOps?
CI/CD в MLOps — это автоматизация пайплайна. CI (Continuous Integration): при изменении кода модели запускаются тесты (юнит, качество данных). CD (Continuous Delivery): если тесты пройдены, модель автоматически обучается, валидируется и раскатывается в продакшен (или на стейджинг) без ручного вмешательства.
