Mit dem Aufschwung von ML-Anwendungen und KI ist klar, dass die Entwicklung eines genauen Modells nur ein Teil des Puzzles ist. Um erfolgreich ein Machine-Learning-gestütztes Produkt zu erstellen, müssen MLOps-Praktiken und -Infrastrukturen geschaffen werden, um ML-Modelle in der Produktion zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Zu den wichtigsten Themen gehören:
- MLOps-Tools
- Modelldrift und Überwachung
- Nahtloses Nachtrainieren und Modellversionierung
- Datenversionierung sowie das Speichern von Artefakten
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