Infrastruktur
MLOps
Praktiken und Werkzeuge, um Machine-Learning-Modelle zuverlässig in Produktion zu betreiben.
Ausführliche Erklärung
MLOps (Machine Learning Operations) überträgt DevOps-Prinzipien auf ML-Systeme: Versionierung von Daten und Modellen, automatisierte Trainings- und Deployment-Pipelines, Monitoring von Modellperformance und Drift, sowie Rollback-Strategien.
Beispiele aus der Praxis
- •Automatischer Retraining-Job, wenn Modellqualität unter Schwelle fällt
- •Canary-Deployment neuer Modellversionen