Introduzione
Si supponga di aver eseguito il training di un modello. Il passaggio successivo consiste nel rendere operativo il modello e assicurarsi che chiunque abbia bisogno delle stime possa utilizzarlo.
Le operazioni per l'apprendimento automatico o MLOps consentono di ridimensionare il modello da un modello di verifica o un progetto pilota all'ambiente di produzione. Un modello nell'ambiente di produzione è pronto per la distribuzione su larga scala e viene nuovamente sottoposto a training e ridistribuito quando necessario.
L'implementazione di MLOps consente di rendere i carichi di lavoro di Machine Learning solidi e riproducibili.
Verranno fornite informazioni su un'architettura MLOps tipica e sugli elementi da considerare per portare un modello nell'ambiente di produzione.
Obiettivi di apprendimento
Contenuto del modulo:
- Esplorare un'architettura MLOps.
- Progettare per il monitoraggio.
- Progettare per la ripetizione del training.