MLOps — это набор практик и процессов для управления жизненным циклом ML-моделей: от обучения до продакшна и поддержки. Если копнуть глубже, окажется, что решений куча и выбор неочевиден.
Разберем, почему не всё так просто и как принимать решения о внедрении MLOps инструментов.
MLOps: почему столько инструментов?
В MLOps включают всё, от трекинга экспериментов до CI/CD и инференса. Инструменты множатся и умирают, путаницы становится только больше.
Отмечу несколько особенностей:
-
Основной стек сегодня — kubernetes-центричен. Потому многие начинают с kubeflow для обучения и Читать полностью »