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
ElevenLabs
ElevenLabs — платформа для синтеза речи и клонирования голоса с помощью AI, создающая наиболее реалистичное звучание.
Шкалирование
Шкалирование (масштабирование) — увеличение мощности AI-системы для обработки большего объёма запросов и данных.
OCR
Оптическое распознавание символов (OCR) — технология AI для преобразования изображений текста (сканов, фото) в редактируемый цифровой текст.
HuggingFace
HuggingFace — ведущая платформа для машинного обучения, предоставляющая хаб моделей, датасетов и библиотеки transformers, datasets, accelerate.
OpenAI
OpenAI — американская AI-компания, создатель ChatGPT, GPT-4, DALL-E и других прорывных AI-систем, лидер индустрии генеративного AI.
LangChain
LangChain — популярный open-source фреймворк для создания приложений на базе LLM, предоставляющий абстракции для chains, agents, RAG и memory.