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
FlashAttention
FlashAttention — алгоритм вычисления attention, оптимизированный для GPU, который значительно снижает использование памяти и ускоряет обучение и inference.
YOLO
YOLO (You Only Look Once) — семейство алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения объектов в реальном времени на изображениях и видео.
KV Cache
KV Cache — механизм кэширования ключей (Keys) и значений (Values) в трансформерах для ускорения авторегрессивной генерации.
Fine-tuning
Дообучение — процесс адаптации предобученной AI-модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.