引介 MLOps 原则
探索 MLOps 原则
适合初学者的MLOps简介
如果您想将您的MLOps项目提升到一个新的高度,理解其原理是流程的重要部分。在本文中,我们将介绍MLOps的原理,并以易于理解的方式阐述关键概念。每个原则都将在接下来的文章中有专门的教程,附带有实际示例。您可以在我的Github主页上找到所有示例Github主页。然而,如果您对MLOps还不熟悉,我建议您从我的初学者友好教程开始以迅速掌握。让我们开始吧!
目录:
· 1. 介绍· 2. MLOps原则· 3. 版本控制· 4. 测试· 5. 自动化· 6. 监测和跟踪· 7. 可复现性· 8. 结论
我的MLOps教程:
- 教程1:适合初学者的MLOps简介
- 教程2:适合初学者的MLOps原则
- 教程3:以MLOps为中心构建机器学习项目
[我将随着文章的发布更新这个列表]
1. 介绍
在之前的一篇文章中,我们将MLOps定义为一组用于以高效、优化和有序的方式设计、构建和部署机器学习模型的技术和实践。在MLOps中的关键步骤之一是建立工作流程并长期维护它。
MLOps的工作流程概述了开发、部署和维护机器学习模型所需遵循的步骤。它包括以结构化方式描述问题的业务问题、涉及所有数据准备和预处理的数据工程、涉及从设计模型到评估模型的所有模型处理的机器学习模型工程,以及涉及提供模型的代码工程。如果您想了解更多细节,请参考之前的教程。