Хабы: Блог компании OTUS, Машинное обучение
Разработка, развёртывание и поддержка моделей машинного обучения в продакшене может быть сложной и трудоёмкой задачей. Здесь на помощь приходит Machine Learning Operations (MLOps) — набор практик, который автоматизирует управление ML-процессами и упрощает развёртывание моделей. В этой статье я расскажу о некоторых основных практиках и инструментах MLOps на примере реализации проекта от начала до конца. Это поможет вам эффективнее управлять ML-проектами, начиная с разработки и заканчивая мониторингом в продакшене.
Прочитав эту статью, вы узнаете, как:
— Использовать DVC для версионирования данных.
— Отслеживать логи, артефакты и регистрировать версии моделей с помощью MLflow.
— Развернуть модель с помощью FastAPI, Docker и AWS ECS.
— Отслеживать модель в продакшене с помощью Evidently AI.
Читать далее