MLOps
مجموعة من الممارسات لنقل نماذج ML إلى الإنتاج والحفاظ على موثوقيتها.
MLOps هو DevOps مطبق على machine learning: إصدار النماذج والبيانات، deployment، monitoring، و retraining تلقائي. الأدوات: MLflow، Kubeflow، Weights & Biases، SageMaker.
أمثلة عملية
- إصدار النماذج باستخدام MLflow
- A/B testing للنماذج في مرحلة الإنتاج
- Monitoring لظاهرة model drift
- Retraining مجدول