Tauchen Sie in die MLOPS-Grundlagen ein, um Ihre Fähigkeiten zum Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen von Pc-Imaginative and prescient-Projekten für reale, industrielle Anwendungen zu verbessern
Heutzutage stoßen wir auf viele Pc-Imaginative and prescient-Projekte (und produzieren sie vielleicht auch selbst), bei denen KI das heißeste Thema für neue Technologien ist. Die Feinabstimmung einer vorab trainierten Bildklassifizierung, Objekterkennung oder eines anderen Pc-Imaginative and prescient-Projekts ist keine große Sache. Aber wie erstellt und implementiert man ein KI-Projekt für den industriellen Einsatz richtig?
MLOps (Machine Studying Operations) ist eine Reihe von Praktiken, Instruments und Frameworks, die darauf abzielen, die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen zu automatisieren. Es überbrückt die Lücke zwischen den Forschungs- und Entwicklungsumgebungen und hilft uns, beide Phasen zu verbessern.
In dieser vollständigen Reihe von Tutorials werden wir jeden Schritt des MLOPS-Zyklus eines Pc-Imaginative and prescient-Projekts behandeln.
Nachfolgend ist ein vollständiger MLOPS-Zyklus für ein KI-Projekt aufgeführt, mit einem Beispieltool, das wir zur Durchführung des entsprechenden Schritts verwenden werden:
- Datenversionierung und -verwaltung (DVC)
- Experimentverfolgung (MLFlow)