Perbezaan antara model dan mlops

Orang sering dikelirukan oleh dua istilah baru -baru ini namun popular - Model dan MLOPS - kerana kedua -duanya sebahagian besarnya digunakan secara bergantian. Walau bagaimanapun, modelop dipercayai lebih umum daripada MLOPS, kerana ia bukan hanya mengenai model pembelajaran mesin tetapi apa -apa jenis model.

Apa itu MLOPS?

MLOPS, pendek untuk operasi pembelajaran mesin, adalah disiplin kejuruteraan yang bertujuan untuk menyatukan pembangunan sistem ML dan penggunaan sistem ML untuk menyeragamkan dan menyelaraskan pengurusan kitaran hayat pembelajaran mesin. Konsepnya terdengar biasa kerana ia diilhamkan banyak dari konsep DevOps, yang menyelaraskan proses dan amalan perubahan perisian dan kemas kini. MLOPS adalah proses untuk menjana nilai jangka panjang sambil meminimumkan risiko yang berkaitan dengan ML, sains data, dan projek AI. Ini adalah kerjasama antara saintis data dan pasukan pengeluaran atau operasi untuk mengadopsi amalan terbaik MLOPS untuk menggunakan model pembelajaran mesin ke dalam pengeluaran secara besar -besaran. MLOPS pada dasarnya mengintegrasikan prinsip DevOps ke alur kerja pembelajaran mesin anda, membawa orang dan proses bersama untuk mengautomasikan penghantaran perisian ML.

Apa itu Model?

Operasi model untuk AI (modelops) adalah pendekatan holistik untuk membuat analisis ramalan dan aliran kerja pembelajaran mesin beroperasi, meletakkan mereka bekerja dan menggunakannya untuk melaksanakan perniagaan supaya pasukan akan membuang masa yang lebih sedikit pada tugas -tugas berulang -ulang dan memberi tumpuan lebih kepada perkara -perkara Itu sebenarnya penting. Model, seperti yang ditakrifkan oleh Gartner, adalah satu set amalan yang bertujuan untuk mengautomasikan satu set operasi biasa yang timbul dalam projek sains data, termasuk saluran paip latihan model, kawalan versi, pengurusan data, pengesanan eksperimen, ujian dan penempatan. Ia bertujuan untuk mengambil semua analisis ramalan dan model ML dan AI dan menjadikannya beroperasi. Ia membantu anda membuat saluran paip penghantaran projek dengan automasi prosedur ujian yang cuba menangkap kesilapan pengekodan.

Perbezaan antara model dan mlops

Definisi

- Model adalah pendekatan strategik untuk membuat model pembelajaran mesin dan model AI beroperasi. Ini adalah pengurusan kitaran hayat yang berkesan dan tadbir urus model keputusan AI dan mesin pembelajaran. Ia adalah satu set amalan yang berusaha mengautomasikan satu set operasi biasa yang timbul dalam projek sains data. MLOPS, Pendek untuk Operasi Pembelajaran Mesin, adalah penyeragaman dan menyelaraskan pengurusan kitaran hayat pembelajaran mesin, yang dalam suasana perusahaan, jauh lebih kompleks dari segi keperluan dan perkakas.

Pendekatan

- MLOPS diilhamkan dari konsep DevOps, yang menyelaraskan proses dan amalan perubahan perisian dan kemas kini. MLOPS adalah gabungan proses, amalan dan teknologi asas untuk menggunakan model pembelajaran mesin ke dalam pengeluaran secara besar -besaran. Ini adalah kerjasama antara saintis data dan pasukan operasi untuk mengautomasikan penghantaran perisian ML. Model, sebaliknya, bertujuan untuk mengambil semua analisis ramalan dan model ML dan AI dan menjadikannya beroperasi. Ia memberi tumpuan kepada menjadikan model ML beroperasi.

Fokus

- MLOPS adalah DevOps untuk algoritma pembelajaran mesin yang bertujuan untuk mengintegrasikan prinsip-prinsip DevOps ke dalam alur kerja pembelajaran mesin anda, membawa orang dan memproses bersama-sama untuk mengautomasikan penghantaran perisian ML yang disemai. MLOPS hanya mengenai pengoperasian model pembelajaran mesin. Ia bertujuan untuk menjana nilai jangka panjang sambil meminimumkan risiko yang berkaitan dengan ML, sains data, dan projek AI. Model, sebaliknya, memberi tumpuan kepada tadbir urus dan pengurusan kitaran hayat penuh semua AI dan pembelajaran mesin dan model keputusan.

Model vs. MLOPS: Carta Perbandingan

Ringkasan

Ringkasnya, MLOPS adalah subset modelop. MLOPS disasarkan pada model pembelajaran mesin khusus dan menyediakan pemantauan prestasi model, dan pemantauan sifat data. MLOPS pada dasarnya adalah DevOps untuk algoritma pembelajaran mesin, yang merupakan pengoperasian model pembelajaran mesin. Model, sebaliknya, adalah mengenai tadbir urus dan pengurusan kitaran hayat semua model AI dan mesin pembelajaran dan model perniagaan.

Apa yang terdapat di bawah mlops?

MLOPS secara khusus disasarkan pada algoritma pembelajaran mesin; Malah, ini semua mengenai pengoperasian model pembelajaran mesin sahaja. Ia serupa dengan pendekatan DevOps dan Dataops yang berusaha meningkatkan automasi dalam model pengeluaran.

Apa yang dimaksudkan oleh MLOPS?

MLOPS adalah pendek untuk algoritma pembelajaran mesin dan sangat diilhamkan dari konsep DevOps, yang menyelaraskan proses dan amalan perubahan dan kemas kini perisian.

Apa itu teknologi MLOPS?

MLOPS adalah kerjasama antara saintis data dan pasukan pengeluaran atau operasi yang bertujuan untuk menyatukan pembangunan sistem ML dan penggunaan sistem ML untuk menyeragamkan penghantaran model ML yang berterusan.

Apa itu MLOPS GARTNER?

Menurut Gartner, MLOPS adalah subset modelo yang memberi tumpuan kepada penyeragaman dan pengoperasian model pembelajaran mesin.

Bagaimana anda melaksanakan mlops?

MLOPS adalah kunci dalam mengurangkan risiko yang disebabkan oleh penggunaan model ML dan ia juga merupakan komponen penting untuk menggunakan usaha pembelajaran mesin secara besar -besaran. Tahap utama MLOPS adalah pengumpulan dan analisis data, penyediaan data, latihan model, pengesahan, berkhidmat dan pemantauan.

Apakah CI CD dalam pengaturcaraan?

CI dan CD berdiri untuk integrasi berterusan dan penghantaran berterusan, yang merupakan amalan pembangunan perisian moden yang membantu mewujudkan proses yang cepat dan berkesan untuk membawa perisian dan aplikasi dari awal hingga pengeluaran dan penghantaran secara lancar.