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
Виртуальный ассистент
Виртуальный ассистент — AI-программа для автоматизации задач и помощи пользователям через текстовый или голосовой интерфейс.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — интерактивная среда разработки для анализа данных и машинного обучения, позволяющая комбинировать код, визуализации и текст.
Perplexity AI
Perplexity AI — поисковая система на базе AI, которая отвечает на вопросы с указанием источников вместо списка ссылок.
GGUF
GGUF (GPT-Generated Unified Format) — формат файлов для хранения квантизированных языковых моделей, оптимизированный для локального запуска через llama.cpp.