MLOps
Определение
MLOps — практики и инструменты для управления жизненным циклом ML-моделей: от разработки до deployment и мониторинга в production.
Простое объяснение
Это правила и инструменты для того, чтобы умные программы работали стабильно и их было легко обновлять.
Подробнее
Этапы MLOps:
- Подготовка данных — пайплайны, версионирование
- Обучение — эксперименты, tracking
- Deployment — контейнеризация, API
- Мониторинг — drift detection, метрики
Инструменты: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, DVC.
Связанные термины
OCR
Оптическое распознавание символов (OCR) — технология AI для преобразования изображений текста (сканов, фото) в редактируемый цифровой текст.
Voice AI
Голосовой AI — технологии распознавания речи (Speech-to-Text), синтеза речи (Text-to-Speech) и голосовых ассистентов.
vLLM
vLLM — высокопроизводительная библиотека для inference больших языковых моделей, использующая PagedAttention для эффективного управления памятью GPU.
Kubernetes
Kubernetes (K8s) — платформа оркестрации контейнеров, ставшая стандартом для развёртывания и масштабирования ML-инфраструктуры.