MLOps
Определение
MLOps — практики и инструменты для управления жизненным циклом ML-моделей: от разработки до deployment и мониторинга в production.
Простое объяснение
Это правила и инструменты для того, чтобы умные программы работали стабильно и их было легко обновлять.
Подробнее
Этапы MLOps:
- Подготовка данных — пайплайны, версионирование
- Обучение — эксперименты, tracking
- Deployment — контейнеризация, API
- Мониторинг — drift detection, метрики
Инструменты: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, DVC.
Связанные термины
API (Application Programming Interface)
Интерфейс программирования приложений — набор правил и протоколов для взаимодействия между различными программами и сервисами.
TPU
TPU (Tensor Processing Unit) — специализированный AI-ускоритель, разработанный Google для обучения и inference нейронных сетей.
Webhook
Вебхук — механизм автоматической отправки данных от одного сервиса другому при наступлении определённого события.
OpenAI
OpenAI — американская AI-компания, создатель ChatGPT, GPT-4, DALL-E и других прорывных AI-систем, лидер индустрии генеративного AI.