Einführung
Machine Learning Operations (MLOps) zielt auf eine effizientere und einfachere Skalierung von einem experimentellen Projekt zu einer Workload für maschinelles Lernen in der Produktion ab.
Für das Training eines Modells sollten Sie mit vielen verschiedenen Konfigurationen in einer einfach zu verwendenden Umgebung experimentieren. Andererseits möchten Sie für die Bereitstellung eines Modells in der Produktion über ein skalierbares und zukunftssicheres Setup verfügen.
Da für maschinelles Lernen häufig sowohl eine Experimentier- oder Entwicklungsumgebung als auch eine Produktionsumgebung erforderlich ist, möchten Sie Continuous Delivery verwenden, um den Prozess der Übertragung eines Modells von der Entwicklung in die Produktion zu automatisieren.
Lernziele
In diesem Modul lernen Sie Folgendes:
- Einrichten von Umgebungen für die Entwicklung und Produktion
- Steuern von Bereitstellungen mit Genehmigungsgates