Różnica między modelami i MLOPS

Ludzie są często zdezorientowani dwoma najnowszymi, ale popularnymi terminologami - modelami i MLOPS - ponieważ oba są w dużej mierze używane zamiennie. Uważa się jednak, że modelopy są bardziej ogólne niż MLOPS, ponieważ chodzi nie tylko o modele uczenia maszynowego, ale także każdy model.

Co to jest MLOPS?

MLOPS, Short dla operacji uczenia maszynowego, to dyscyplina inżynierska, która ma na celu ujednolicenie programów ML Systems i wdrażania systemów ML w celu standaryzacji i usprawnienia zarządzania cyklem życia uczenia maszynowego. Koncepcja brzmi znajomo, ponieważ jest mocno inspirowana koncepcją DevOps, która usprawnia proces i praktykę zmiany oprogramowania i aktualizacji. MLOPS to proces generowania wartości długoterminowej przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka związanego z ML, Data Science i AI Projects. Współpraca między naukowcami danych a zespołem ds. Produkcji lub operacji w celu przyjęcia najlepszych praktyk MLOPS w celu wdrażania modeli uczenia maszynowego na produkcję na dużą skalę. MLOPS w zasadzie integruje zasady DevOps z przepływem pracy maszynowej, łączą ludzi i procesy w celu zautomatyzowania dostarczania oprogramowania ML.

Co to jest modelops?

Modelowe operacje AI (ModelOps) to całościowe podejście do działania predykcyjnych analizy i uczenia maszynowego, wprowadzając je do pracy i wykorzystanie ich do działania w firmie, aby zespoły marnują mniej czasu na powtarzające się zadania i bardziej skupiały się na tym, co to właściwie ma znaczenie. Modelops, zgodnie z definicją Gartner, to zestaw praktyk, które mają na celu zautomatyzowanie wspólnego zestawu operacji, które powstają w projektach naukowych, które obejmują modele szkolenia, kontrola wersji, zarządzanie danymi, śledzenie eksperymentów, testowanie i wdrażanie. Ma na celu przyjęcie wszystkich modeli analitycznych predykcyjnych oraz ML i AI oraz uczynienie ich operacyjnymi. Pomaga tworzyć rurociągi dostarczania projektu z automatyzującymi procedurami testowania, które próbują złapać błędy kodowania.

Różnica między modelami i MLOPS

Definicja

- ModelOps to strategiczne podejście do tworzenia modeli uczenia maszynowego i modeli AI. Jest to skuteczne zarządzanie cyklem życia i zarządzanie AI i modeli decyzyjnych uczenia maszynowego. Jest to zestaw praktyk, które mają na celu zautomatyzowanie wspólnego zestawu operacji, które pojawiają się w projektach nauk danych. MLOPS, skrót od operacji uczenia maszynowego, to standaryzacja i usprawnienie zarządzania cyklami życia uczenia maszynowego, które w ustawieniu przedsiębiorstw jest znacznie bardziej złożone pod względem wymagań i oprzyrządowania.

Zbliżać się

- MLOPS jest mocno inspirowany od koncepcji DevOps, która usprawnia proces i praktykę zmiany oprogramowania i aktualizacji. MLOPS to połączenie procesów, praktyk i technologii podstawowych w celu wdrażania modeli uczenia maszynowego na produkcję na dużą skalę. Współpraca między naukowcami danych a zespołem operacyjnym w celu automatyzacji dostarczania oprogramowania ML-infosed. Modelops, z drugiej strony, ma na celu przyjęcie wszystkich modeli analitycznych predykcyjnych oraz ML i AI oraz uczynienie ich. Koncentruje się na uruchomieniu modeli ML.

Centrum

- MLOPS to DevOps dla algorytmów uczenia maszynowego, które mają na celu zintegrowanie zasad DevOps z przepływem pracy maszynowej, łączenie ludzi i procesów w celu zautomatyzowania dostarczania oprogramowania ML-INFUES. MLOPS dotyczy tylko operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego. Ma na celu generowanie wartości długoterminowej przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka związanego z ML, Data Science i AI Projects. Z drugiej strony Modelops koncentruje się na zarządzaniu zarządzaniem i pełnym cyklem życia wszystkich AI oraz modeli uczenia maszynowego i decyzyjnego.

Modelops vs. MLOPS: wykres porównawczy

Streszczenie

Krótko mówiąc, MLOPS jest podzbiorem modelops. MLOPS jest ukierunkowany na modele uczenia maszynowego i zapewnia monitorowanie wydajności modeli oraz monitorowanie charakteru danych. MLOPS to w zasadzie DevOps dla algorytmów uczenia maszynowego, który dotyczy operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego. Z drugiej strony Modelops dotyczy zarządzania i zarządzania cyklem życia wszystkich AI i modeli uczenia maszynowego oraz modeli biznesowych.

Co jest pod MLOPS?

MLOPS jest specjalnie ukierunkowany na algorytmy uczenia maszynowego; W rzeczywistości chodzi tylko o operacjonalizację modeli uczenia maszynowego. Jest podobny do podejść DevOps i DataPops, które mają na celu zwiększenie automatyzacji w modelach produkcyjnych.

Co oznacza MLOPS?

MLOPS jest krótki dla algorytmów uczenia maszynowego i jest mocno inspirowany koncepcją DevOps, która usprawnia proces i praktykę zmiany oprogramowania i aktualizacji.

Co to jest technologia MLOPS?

MLOPS jest współpracą między naukowcami danych a zespołem ds. Produkcji lub operacji, który dąży do ujednolicenia ML Systems Development i ML Systems wdrażania w celu standaryzacji ciągłej dostawy modeli ML w produkcji.

Co to jest Mlops Gartner?

Według Gartnera, MLOPS jest podzbiorem modeli, który koncentruje się na standaryzacji i operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego.

Jak wdrażasz MLOPS?

MLOPS jest kluczem do ograniczania ryzyka wywołanego przez użycie modeli ML, a także jest niezbędnym elementem masowego wdrażania wysiłków uczenia maszynowego. Kluczowymi etapami MLOPS są gromadzenie i analiza danych, przygotowanie danych, szkolenie modelu, walidacja, obsługa i monitorowanie.

Co to jest CD CD w programowaniu?

CI i CD oznaczają ciągłą integrację i ciągłą dostawę, które są nowoczesnymi praktykami tworzenia oprogramowania, które pomagają stworzyć szybki i skuteczny proces wnawiania oprogramowania i aplikacji od początku do produkcji i dostawy w sposób bezproblemowy.