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
AI Coding Assistant
AI Coding Assistant — инструмент на базе LLM, помогающий программистам писать, отлаживать и объяснять код.
GPU
Graphics Processing Unit — специализированный процессор, изначально созданный для графики, но оказавшийся идеальным для обучения нейросетей благодаря способности выполнять тысячи параллельных вычислений.
Ollama
Ollama — инструмент для простого локального запуска больших языковых моделей одной командой, с поддержкой популярных моделей и API, совместимым с OpenAI.
Safetensors
Safetensors — безопасный формат хранения тензоров (весов нейросетей), защищённый от выполнения произвольного кода при загрузке.