Introductie
Machine learning-bewerkingen (MLOps) zijn bedoeld om efficiënter en eenvoudig te schalen van een experimenteel project naar een machine learning-workload in productie.
Als u een model wilt trainen, wilt u experimenteren met veel verschillende configuraties in een gebruiksvriendelijke omgeving. Als u daarentegen een model wilt implementeren in productie, wilt u een set-up die klaar is om te schalen en toekomstbestendig te maken.
Omdat machine learning vaak zowel een experimenten- als ontwikkelomgeving en een productieomgeving vereist, wilt u continue levering gebruiken om het proces van het verplaatsen van een model van ontwikkeling naar productie te automatiseren.
Leerdoelen
In deze module leert u het volgende:
- Omgevingen instellen voor ontwikkeling en productie.
- Implementaties beheren met goedkeuringspoorten.