Documentazione di AI Platform Pipelines

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

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

AI Platform Pipelines semplifica l'avvio delle MLOps evitandoti 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 di ML su Kubernetes. TFX è un progetto open source per la creazione di pipeline ML che orchestrano i flussi di lavoro di ML end-to-end.