Si buscas llevar tus proyectos MLOps al siguiente nivel, comprender sus principios es una parte esencial del proceso. En este artículo, ofreceremos una introducción a los principios de MLOps y dilucidaremos los conceptos clave de una manera accesible. Cada principio recibirá un tutorial dedicado con ejemplos prácticos en próximos artículos. Puedes acceder a todos los ejemplos en mi perfil de github. Sin embargo, si eres nuevo en MLOps, te recomiendo comenzar con mi tutorial para principiantes para ponerse al día. ¡Así que vamos a sumergirnos!
Tabla de contenido:
· 1. Introducción
· 2. Principios de MLOps
· 3. Versionado
· 4. Pruebas
· 5. Automatización
· 6. Monitoreo y seguimiento
· 7. Reproducibilidad
· 8. Conclusión
Mis tutoriales de MLOps:
[I will be updating this list as I publish articles on the subject]
En un artículo anterior, definimos MLOps como un conjunto de técnicas y prácticas utilizadas para diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente, optimizada y organizada. Uno de los pasos clave en MLOps es establecer un flujo de trabajo y mantenerlo en el tiempo.
El flujo de trabajo de MLOps Describe los pasos a seguir para desarrollar, implementar y mantener modelos de aprendizaje automático. Incluye el problema de negocio que describe el problema de forma estructurada, la ingeniería de datos que involucra toda la preparación y el preprocesamiento de los datos, la ingeniería de modelos de aprendizaje automático que involucra todo el procesamiento del modelo desde el diseño del modelo hasta su evaluación, y la ingeniería de código que involucra servir al cliente. modelo. Puedes consultar el tutorial anterior si quieres más detalles.