はじめに

自分がモデルのトレーニングを終えたところであると想像してください。次のステップは、モデルを運用化し、予測を必要とする人がそれを使用できるようにすることです。

機械学習の運用または MLOps は、概念実証またはパイロットプロジェクトから運用環境にモデルを拡大するのに役立ちます。運用環境のモデルは、大規模にデプロイできる状態であり、必要に応じて再トレーニングおよび再デプロイされます。

MLOps を実装すると、機械学習ワークロードを堅牢で再現可能なものにするのに役立ちます。

一般的な MLOps アーキテクチャと、モデルを運用環境に移行するために考慮する必要があることについて学習します。

学習の目的

このモジュールでは、次のことを行います。