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.
Edge AI
Edge AI — выполнение AI-алгоритмов непосредственно на конечных устройствах (смартфонах, камерах, датчиках) без отправки данных в облако.
JSON
JSON (JavaScript Object Notation) — лёгкий текстовый формат обмена данными, стандарт для API и интеграций AI-сервисов.
Vector Database
Векторная база данных — специализированное хранилище для эмбеддингов, оптимизированное для семантического поиска по сходству векторов.