Leitfaden zu MLOps: Ein ML-Framework für Continuous Delivery und Automatisierung von maschinellem Lernen

Dieses Whitepaper bietet einen Überblick über den MLOps-Lebenszyklus, die MLOps-Prozesse und die Funktionen und warum sie für eine erfolgreiche Implementierung von ML-basierten Systemen wichtig sind. Außerdem werden konkrete Details zur Ausführung einer kontinuierlichen Trainingspipeline, zum Einsatz eines Modells und zur Beobachtung der Vorhersageleistung von ML-Modellen erläutert.

Titelseite des Leitfadens für MLOps-Experten: Ein ML-Framework für Continuous Delivery und Automatisierung von maschinellem Lernen

Themen in diesem Bericht:

  • MLOps-Lebenszyklus und wichtige Prozesse und Funktionen für erfolgreiche ML-basierte Systeme
  • Ausführung von Pipelines für kontinuierliches Training orchestrieren und automatisieren
  • Modellbereitstellung und Vorhersagebereitstellung
  • Datensatz- und Featureverwaltung
  • Modellverwaltung und -governance

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