Continuous training

MLOps 扩展 DevOps 以管理 AI 生产中的数据、模型和漂移

MLOps 扩展了传统的 DevOps 实践，以管理机器学习模型的复杂性，这些模型会因数据漂移而随时间退化。与主要对代码进行版本控制的 DevOps 不同，MLOps 必须同时管理代码、数据集和模型工件。成功的 MLOps 实施涉及三层模型：用于代码推广的 DevOps 工具、用于训练和部署的 ML 编排器以及用于关闭反馈循环以进行持续再训练的监控层。