Концептуальная структура MLOps, в которой перечислены все операции машинного обучения.

Как описать все процессы, связанные с концепцией MLOps? Удивительно, но авторам статьи Операции машинного обучения (MLOps): обзор, определение и архитектура» удалось даже инкапсулировать их в единую схему. Они провели настоящее исследование и очень подробно описали концепцию MLOps.

Когда вы впервые встречаетесь с ним, он может быть пугающим — в нем много элементов, взаимодействующих друг с другом. В то же время в них можно обнаружить многие черты упомянутых уровней зрелости. По крайней мере, автоматизированные конвейеры, CI/CD, мониторинг, реестр моделей, оркестровка рабочего процесса и компонент обслуживания.

Ключевые процессы MLOps (часть 1): Экспериментирование, или процесс проведения экспериментов.
👆🏻 Найдите все процессы, связанные с понятием MLOps, в единой схеме с упором на проведение экспериментов → https://hystax .com/key-mlops-processes-part-1-experimentation-or-the-process-of-conducting-experiments.

✔️ OptScale, платформа с открытым исходным кодом FinOps и MLOps, которая помогает компаниям оптимизировать расходы на облако и обеспечивать большую прозрачность использования облака, полностью доступна в рамках Apache 2.0 на GitHub → https://github.com/hystax/optscale.