MLOPS: РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ ML-РЕШЕНИЙ Подходы к разработке ML-решений + средства их реализации и внедрения в production. Вы пройдете все шаги создания ML-продукта от сбора данных до интеграции ML-модели в эксплуатацию. Познакомитесь с популярными инструментами командной разработки: Git, MLFlow, DVC. Узнаете главные архитектуры ML-решений и основы менеджмента DS-проектов*. Записаться на обучение Подробнее описание программы можно посмотреть по ссылке: www.bigdataschool.ru/courses/mlo...
Благодаря стремительному развитию машинного обучения, MLOps-инженеры сегодня — одни из самых востребованных и высокооплачиваемых специалистов в области Data Science.
MLOps – это культура и набор практик комплексного и автоматизированного управления жизненным циклом систем машинного обучения, объединяющие их разработку (Development) и операции эксплуатационного сопровождения (Operations), в т.ч. интеграцию, тестирование, выпуск, развертывание и управление инфраструктурой.
MLOps расширяет методологию CRISP-DM с помощью Agile-подхода и технических инструментов автоматизированного выполнения операций с данными, ML-моделями, кодом и окружением. К таким средствам относятся рассматриваемые в нашем курсе Git, MlFlow, DVC. MLOps позволит избежать распространенных ошибок и проблем, с которыми сталкиваются Data Scientist’ы, работающие по классическим фазам CRISP-DM. Организационные приемы MLOps должны быть независимыми от языка, фреймворка, платформы и инфраструктуры.
MLOps поможет улучшить следующие аспекты ML-проектов:
- унифицировать цикл выпуска моделей машинного обучения и созданных на их основе программных продуктов;
- автоматизировать тестирование артефактов Machine Learning, таких как проверка данных, тестирование самой ML-модели и ее интеграции в production-решение;
- внедрить гибкие принципы в проекты машинного обучения; поддерживать модели машинного обучения и наборы данных для их в системах CI/CD/CT;
- сократить технический долг по ML-моделям.