Documentação do AI Platform Pipelines

Os fluxos de trabalho de machine learning (ML) têm etapas para preparar e analisar dados, treinar e avaliar modelos, implantar modelos treinados para produção, rastrear artefatos de ML e entender suas dependências etc. Gerenciar essas etapas de maneira ad-hoc pode ser difícil e demorado.

MLOps é a aplicação das práticas DevOps para ajudar a automatizar, gerenciar e auditar os fluxos de trabalho ML. O AI Platform Pipelines ajuda a implementar as MLOps fornecendo uma plataforma em que é possível orquestrar as etapas do fluxo de trabalho como um pipeline. Os pipelines de ML são definições portáteis e reproduzíveis de fluxos de trabalho de ML.

O IA Platform Pipelines faz com que seja mais fácil dar os primeiros passos com as MLOps, poupando você da dificuldade de configurar o Kubeflow Pipelines com o TensorFlow Extended (TFX). O Kubeflow Pipelines é uma plataforma de código aberto para execução, monitoramento, auditoria e gerenciamento de pipelines de ML no Kubernetes. O TFX é um projeto de código aberto para a criação de pipelines de ML que orquestram fluxos de trabalho prontos de ML.