MLOps vs DevOps - DevOpsin ja MLOpsin erot

Blogi

Tässä artikkelissa käydään läpi samankaltaisuudet ja erot DevOpsin ja MLOpsin sekä MLOpsin käyttöönottoa tukevien alustojen välillä

Kun koneoppimisen ala on kypsynyt viime vuosina, tarve integroida automaattinen jatkuva integrointi (CI), jatkuva toimitus (CD) ja jatkuva koulutus (CT) koneoppimisjärjestelmiin on lisääntynyt. DevOps -filosofian soveltaminen koneoppimisjärjestelmään on nimeltään MLOps. MLOpsin tavoitteena on yhdistää koneoppimisjärjestelmän kehittäminen (ML) ja koneoppimisjärjestelmän käyttö (Ops) yhteen.

Mikä on DevOps?

DevOps on käytäntö, jota yksilöt ja tiimit käyttävät ohjelmistojärjestelmien kehittämisessä. Hyödyt, joita yksilöt ja tiimit voivat saada DevOps -kulttuurin ja -käytännön kautta, sisältävät:

  1. Nopea kehityksen elinkaari
  2. Käyttöönoton nopeus
  3. Koodin laatu testauksen avulla.

#pilvipalvelut #koneoppiminen #mlops #koneet

osoitteeseendatascience.com

MLOps vs DevOps - DevOpsin ja MLOpsin erot

MLOps vs DevOps. Tässä artikkelissa käydään läpi samankaltaisuudet ja erot DevOpsin ja MLOpsin sekä MLOpsin käyttöönottoa tukevien alustojen välillä. DevOps -filosofian soveltaminen koneoppimisjärjestelmään on nimeltään MLOps.