Жизненный цикл модели
Определение
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.
Простое объяснение
Это все этапы жизни AI-модели: от создания до момента, когда её заменят на новую версию.
Подробнее
Этапы MLOps жизненного цикла:
- Постановка задачи и метрик
- Сбор и подготовка данных
- Feature engineering
- Обучение и валидация
- Deployment в production
- Мониторинг и обслуживание
- Переобучение/вывод
Связанные термины
PEFT
Parameter-Efficient Fine-Tuning — семейство методов дообучения моделей, которые обновляют лишь малую часть параметров, сохраняя качество полного fine-tuning.
Quantization
Квантизация — техника сжатия AI-моделей путём уменьшения точности чисел (например, с 32-bit до 4-bit), ускоряющая инференс и снижающая требования к памяти.
Transformer
Трансформер — архитектура нейронной сети с механизмом внимания (attention), ставшая основой современных языковых моделей и генеративного AI.
KV Cache
KV Cache — механизм кэширования ключей (Keys) и значений (Values) в трансформерах для ускорения авторегрессивной генерации.