Introduzione

Immagina di aver addestrato un modello. Il passaggio successivo consiste nell'operazionalizzare il modello e assicurarsi che chiunque abbia bisogno delle stime possa utilizzarlo.

Le operazioni di Machine Learning o MLOps consentono di ridimensionare il modello da un modello di verifica o un progetto pilota all'ambiente di produzione. Un modello nell'ambiente di produzione è pronto per la distribuzione su larga scala e viene riqualificato e ridistribuito quando necessario.

L'implementazione di MLOps consente di rendere affidabili e riproducibili i carichi di lavoro di Machine Learning.

Verranno fornite informazioni su un'architettura MLOps tipica e su ciò che è necessario prendere in considerazione per portare un modello nell'ambiente di produzione.

Obiettivi di apprendimento

In questo modulo si eseguiranno le seguenti attività:

• Esplorare un'architettura MLOps.
• Progettare per il monitoraggio.
• Progettare per la ripetizione del training.