MLOps — это набор практик и процессов для управления жизненным циклом ML-моделей: от обучения до продакшна и поддержки. Если копнуть глубже, окажется, что решений куча и выбор неочевиден.Разберем, почему не всё так просто и как принимать решения о внедрении MLOps-инструментов. Читать далее
MLOps использует проверенные методы DevOps для автоматизации создания, развертывания и мониторинга конвейеров ML в производственной среде. По мере развития MLOps-инструментов для работы с ним становится больше — как проприетарных, так и Open Source. Из этого разнообразия часто сложно…
В этом материале мы подробно разбираем концепцию MLOps. Более того, делаем это тремя способами. Сначала теоретически — через самую толковую, на наш взгляд, схему MLOps. Затем — концептуально, через артефакты, которые заложены в подходе. И наконец, через понимание MLOps как…
Google и Microsoft представили свои уровни зрелости MLOps — они описывают развитие инфраструктуры ML на основе лучших практик в отрасли. Команда VK Cloud перевела статью, в которой описано лучшее из обоих фреймворков. Читать дальше →