MLOps i DevOps dla Maszynowego Wspierania Rzutu

🎓 Komponenty MLOps

Rozpoczątek: Zarządzanie wersjami kodu, skryptów i notbooków za pomocą Git.

Kod: Git dla kodu, skryptów, notebooków.

Dane: DVC (Data Version Control) dla danych, zestawów danych.

Modely: MLflow, Weights & Biases dla modeli, eksperymentów.

Ważność: RepeATABilitet, śledzenie zmian.

Pipeline CI/CD

CI: Integracja ciągła. Automatyczne testowanie przy każdej zmianie.

CD: Wdrożenie ciągłe. Automatyczne wdrożenie po przejściu testów.

Specyficzne dla ML: walidacja danych, testy modeli, sprawdzanie wydajności.

Monitorowanie

Wydajność: dokładność, opóźnienie, przepustowość.

Drift danych: zmiany w rozkładzie wejściowych danych.

Drift modelu: pogorszenie wydajności modelu.

Infrastruktura: użycie CPU, pamięci, GPU.

🔧 Narzędzia i platformy

MLflow

Komponenty: Tracking (eksperymentów), Projects (pakowanie), Models (wdrożenie), Registry (rejestr modeli).

Przydatności: Otwarty, integracja z wieloma narzędziami.

Zastosowania: Monitorowanie eksperymentów, wersjonowanie modeli, wdrożenie.

Kubeflow

Koncept: Flows maszynowych na Kubernetes.

Komponenty: Pipelines, Trening, Serwowanie, Notebooky.

Przydatności: Skalowalny, cloud-native.

Weights & Biases

Koncept: Tracking eksperymentów, wizualizacja, współpraca.

Przydatności: Dobrze dla zespołów, wizualizacja.

Zastosowania: Monitorowanie eksperymentów, optymalizacja hiperparametrów.

📚 Praktyczne przykłady

Przykład 1: Pipelini ML z MLflow

Tracking: Ustawienie śledzenia MLflow dla experimentów.

Pipeline: Stworzenie pipeline (dane → przetwarzanie danych → trening → ocena).

Registry: Zapisanie modelu w rejestrze MLflow.

Deployment: Wdrożenie za pomocą MLflow.

Przykład 2: CI/CD dla ML

Tests: Stworzenie testów jednostkowych, integracyjnych oraz testów modelu.

CI: Ustawienie CI do automatycznego testowania.

CD: Ustawienie CD do automatycznego wdrożenia.

Monitoring: Ustawienie monitoringu dla środowiska produkcyjnego.

© 2025 Naukowy Simulator. Wszystkie prawa zastrzeżone.

MLOps: automatyzacja cyklu życia ML

Spróbuj to na żywo

Wszystko powyżej działa w Twojej przeglądarce — otwórz Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP i zmieniaj parametry podczas jego działania. Nic nie należy instalować, nic nie przesyłać, całe modelowanie mieści się w jednym zakładku.