Einführung
Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Modell trainiert. Der nächste Schritt besteht darin, das Modell zu operationalisieren und sicherzustellen, dass jeder, der die Vorhersagen benötigt, diese nutzen kann.
Machine Learning-Vorgänge oder MLOps helfen Ihnen, Ihr Modell von einem Proof of Concept oder Pilotprojekt bis hin zur Produktion zu skalieren. Ein Modell in der Produktion ist für eine umfangreiche Bereitstellung bereit und wird bei Bedarf erneut trainiert und bereitgestellt.
Das Implementieren von MLOps hilft Ihnen, Ihren Workloads für maschinelles Lernen robust und reproduzierbar zu gestalten.
Sie lernen eine typische MLOps-Architektur kennen und erfahren, was Sie beachten müssen, um ein Modell in die Produktion zu bringen.
Lernziele
In diesem Modul lernen Sie Folgendes:
- Erkunden Sie eine MLOps-Architektur.
- Entwurf für die Überwachung.
- Entwurf für erneutes Training.