MLOps с открытым исходным кодом: TL;DR
Эта статья служит целенаправленным руководством для специалистов по исследованию данных и инженеров ML, которые хотят перейти от экспериментального машинного обучения к готовым к производству конвейерам MLOps. Мы выявим ограничения традиционных систем ML и познакомим вас с основными инструментами с открытым исходным кодом, которые помогут вам создать более надежную, масштабируемую и поддерживаемую систему ML.
Среди обсуждаемых инструментов — Feast для управления функциями, MLflow для отслеживания и версионирования моделей, Seldon для развертывания моделей, Evidently для мониторинга в реальном времени и Kubeflow для оркестровки рабочих процессов.
Ландшафт машинного обучения постоянно меняется, и переход от разработки моделей к их внедрению в производство сопряжен с рядом трудностей. Хотя блокноты Jupyter и изолированные скрипты полезны для экспериментов, им часто не хватает функций, необходимых для системы производственного уровня. Эта статья призвана помочь вам справиться с этими проблемами, познакомив с концепцией MLOps и набором инструментов с открытым исходным кодом, которые могут облегчить создание готового к производству ML-конвейера.
Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по исследованию данных, желающим перейти к производственной деятельности, или инженером ML, стремящимся оптимизировать существующие рабочие процессы, эта статья призвана дать целенаправленный обзор основных практик и инструментов MLOps.
Эта статья служит целенаправленным руководством для специалистов по исследованию данных и инженеров ML, которые хотят перейти от экспериментального машинного обучения к готовым к производству конвейерам MLOps. Мы выявим ограничения традиционных систем ML и познакомим вас с основными инструментами с открытым исходным кодом, которые помогут вам создать более надежную, масштабируемую и поддерживаемую систему ML.
Среди обсуждаемых инструментов — Feast для управления функциями, MLflow для отслеживания и версионирования моделей, Seldon для развертывания моделей, Evidently для мониторинга в реальном времени и Kubeflow для оркестровки рабочих процессов.
Введение
Ландшафт машинного обучения постоянно меняется, и переход от разработки моделей к их внедрению в производство сопряжен с рядом трудностей. Хотя блокноты Jupyter и изолированные скрипты полезны для экспериментов, им часто не хватает функций, необходимых для системы производственного уровня. Эта статья призвана помочь вам справиться с этими проблемами, познакомив с концепцией MLOps и набором инструментов с открытым исходным кодом, которые могут облегчить создание готового к производству ML-конвейера.
Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по исследованию данных, желающим перейти к производственной деятельности, или инженером ML, стремящимся оптимизировать существующие рабочие процессы, эта статья призвана дать целенаправленный обзор основных практик и инструментов MLOps.
