Kunstig intelligens
Hva er MLOps
DevOps-praksiser for maskinlæring
MLOps (Machine Learning Operations) — et sett med praksiser som kombinerer ML-modellutvikling (ML) og operasjonell distribusjon (Ops) for å automatisere og standardisere maskinlæringens livssyklus.
Nøkkelkomponenter
- Versjonskontroll — versjonering av data, modeller og kode
- CI/CD for ML — automatiserte trenings- og distribusjonspipelines
- Feature Store — sentralisert funksjonslagring
- Model Registry — register over trente modeller
- Overvåking — sporing av modellkvalitet i produksjon
MLOps Pipeline-stadier
- Data Pipeline — datainnsamling, rensing, transformasjon
- Training Pipeline — modeltrening og validering
- Deployment Pipeline — produksjonsdistribusjon
- Monitoring Pipeline — overvåking og varsling
MLOps-verktøy
- MLflow — eksperiment- og modellhåndtering
- Kubeflow — ML-plattform på Kubernetes
- DVC — dataversjonering
- Weights & Biases — eksperimentsporing
- Seldon / BentoML — modellservering
Forretningsfordeler
- Akselerasjon — raskere fra idé til produksjon
- Kvalitet — drift- og degraderingskontroll
- Skalerbarhet — prosessstandardisering
- Samarbeid — enhetlig miljø for DS og ingeniører