Einleitung
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 Machbarkeits- oder Pilotprojekt auf die Produktion zu skalieren. Ein Modell in der Produktion ist für die bereitstellung im großen Maßstab bereit und wird bei Bedarf neu trainiert und erneut bereitgestellt.
Durch die Implementierung von MLOps können Sie Ihre Arbeitsauslastungen für maschinelles Lernen robust und reproduzierbar machen.
Sie erfahren mehr über eine typische MLOps-Architektur und was Sie berücksichtigen 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.