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DAY 10
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AI & Data

MLOps/LLMOps - 從零開始系列 第 10

Day10 - 從 MLflow 操作複習 MLOps 的基本觀念

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到目前為止,我們透過 MLflow 的方式,將實驗結果記錄下來,並且註冊模型。接下來,我們要來複習一下 MLOps 的基本觀念。

根據 "The Big Book of MLOps" 這篇文章的定義,MLOps 包括了以下幾個部分:

MLOps = DevOps + DataOps + ModelOps

  • MLOps 是一組流程與自動化的結合
  • 用來管理 ML code、資料與模型
  • 以提升效能與長期效率

實際的內容至少有以下:

  • Workflow,從 Dev-Staging-Prod 的流程
  • 測試與監控
  • CI/CD
  • 模型註冊服務 (Model Registry)
  • 特徵儲存服務 (Feature Store)
  • 自動化模型訓練
  • Scoring pipelines 與 serving APIs

下一篇,會以一張圖來說明 MLOps 的整個流程。


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Day09 - 打包 MLflow Model 並透過 Azure Machine Learning 佈署成 Endpoint
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系列文
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