Introduzione ai principi di MLOps

Guida introduttiva ai principi di MLOps

Un’introduzione amichevole per principianti a MLOps

Se vuoi portare i tuoi progetti MLOps al livello successivo, capirne i principi è una parte essenziale del processo. In questo articolo offriremo un’introduzione ai principi di MLOps ed elucideremo i concetti chiave in modo accessibile. Ogni principio riceverà un tutorial dedicato con esempi pratici in articoli futuri. Puoi accedere a tutti gli esempi sul mio profilo Github. Tuttavia, se sei nuovo a MLOps, ti consiglio di iniziare con il mio tutorial amichevole per principianti per metterti al passo. Quindi immergiamoci!

Indice:

· 1. Introduzione· 2. Principi di MLOps· 3. Versioning· 4. Testing· 5. Automazione· 6. Monitoraggio e tracciamento· 7. Riproducibilità· 8. Conclusioni

I miei tutorial su MLOps:

• Scott Stevenson, Co-Fondatore e CEO di Spellbook – Serie di interviste
• Lo stato dello streaming dei dati per il settore pubblico nel 2023
• Transformers della Knowledge Graph Architettare il Raziocinio Dinamico per una Conoscenza Evolutiva

• Tutorial 1: Un’introduzione amichevole per principianti a MLOps
• Tutorial 2: Un’introduzione amichevole per principianti ai principi di MLOps
• Tutorial 3: Struttura del tuo progetto di machine learning con MLOps in mente

[Aggiungerò articoli su questo argomento]

1. Introduzione

In un articolo precedente, abbiamo definito MLOps come un insieme di tecniche e pratiche utilizzate per progettare, costruire e distribuire modelli di machine learning in modo efficiente, ottimizzato e organizzato. Uno dei passaggi chiave in MLOps è stabilire un flusso di lavoro e mantenerlo nel tempo.

Il flusso di lavoro MLOps descrive i passaggi da seguire per sviluppare, distribuire e mantenere modelli di machine learning. Include il problema aziendale che descrive il problema in modo strutturato, l’ingegneria dei dati che coinvolge tutte le preparazioni e il preprocessing dei dati, l’ingegneria del modello di machine learning che coinvolge tutta l’elaborazione del modello dalla sua progettazione alla sua valutazione e l’ingegneria del codice che coinvolge la fornitura del modello. Puoi fare riferimento al tutorial precedente se desideri ulteriori dettagli.