Slovník výrazov AI/MLOps a nasadenie

MLOps a nasadenie

kontinuálne doručovanie pre ML

Anglický výraz continuous delivery for ML

základnéheslo č. 9635 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená kontinuálne doručovanie pre ML?

Kontinuálne doručovanie pre ML automatizuje zostavenie, overenie, registráciu a povýšenie modelového balíka tak, aby bol po schválení bezpečne nasaditeľný. Musí zviazať model s kódom, dátami, konfiguráciou a infraštruktúrou a podporovať kontrolovaný návrat.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

Po úspešnom tréningu kandidát prejde offline metrikami, bezpečnostným skenom a integračným testom endpointu. Register ho označí ako pripravený; produkčné nasadenie si stále vyžiada schválenie vlastníka.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. Google Cloud - MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in MLcloud.google.com
  2. MLflow - Model Registrymlflow.org

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Ako funguje kontinuálne doručovanie pre ML?

Doručovací workflow prenáša nemenný artefakt cez testovacie prostredia a uplatňuje automatické aj ľudské brány.

Kedy má kontinuálne doručovanie pre ML praktický význam?

Po úspešnom tréningu kandidát prejde offline metrikami, bezpečnostným skenom a integračným testom endpointu.

S čím si pojem nezamieňať?

Doručovanie udržiava verziu pripravenú na nasadenie; nasadenie ju reálne aktivuje v cieľovom prostredí.

Ako sa výsledok kontroluje?

Auditujú sa nemenné artefakty, schvaľovacie brány, oddelenie prostredí, integračné testy, podpisy a skúška rollbacku.

Na čo si dať pozor?

Ak sa medzi prostrediami model znovu zostaví, testovaný a nasadený artefakt nemusia byť totožné.