イントロダクション

モデルをトレーニングしたとします。 次の手順では、モデルを運用化し、予測を必要とするユーザーがモデルを使用できるようにします。

Machine Learning 操作 または MLOps は、概念実証またはパイロット プロジェクトから運用環境にモデルをスケーリングするのに役立ちます。 運用環境のモデルは大規模なデプロイの準備が整い、必要に応じて再トレーニングおよび再デプロイされます。

MLOps の実装は、機械学習ワークロードを堅牢で再現可能なものにするのに役立ちます。

一般的な MLOps アーキテクチャと、モデルを運用環境に移行するために考慮する必要がある事項について学習します。

学習目標

このモジュールでは、次の操作を行います。

• MLOps アーキテクチャについて探る。
• 監視用に設計する。
• 再トレーニング用に設計する。