Documentazione di AI Platform Pipelines

I flussi di lavoro di machine learning (ML) includono passaggi per preparare e analizzare dati, addestrare e valutare modelli, eseguire il deployment di modelli addestrati in produzione, monitorare gli artefatti ML, comprendere le loro dipendenze e così via. Gestire questi passaggi in modo ad hoc può essere difficile e dispendioso in termini di tempo.

MLOps è la pratica di applicare pratiche DevOps per automatizzare, gestire e controllare i flussi di lavoro ML. AI Platform Pipelines ti aiuta a implementare MLOps fornendo una piattaforma in cui puoi orchestrare i passaggi del tuo flusso di lavoro come una pipeline. Le pipeline ML sono definizioni portabili e riproducibili dei flussi di lavoro ML.

AI Platform Pipelines semplifica l'adozione di MLOps risparmiando la difficoltà di configurare Kubeflow Pipelines con TensorFlow Extended (TFX). Kubeflow Pipelines è una piattaforma open source per l'esecuzione, il monitoraggio, il controllo e la gestione delle pipeline ML su Kubernetes. TFX è un progetto open source per la creazione di pipeline ML che orchestrano flussi di lavoro ML end-to-end.