Mit dem Aufschwung von ML-Anwendungen und KI ist klar, dass die Entwicklung eines präzisen Modells nur ein Puzzleteil ist. Um erfolgreich ein von maschinellem Lernen angetriebenes Produkt zu schaffen, müssen MLOps-Praktiken und Infrastrukturen aufgebaut werden, um ML-Modelle in der Produktion zu trainieren, zu deployen und zu verwalten. Zu den Schlüsselthemen gehören:
- MLOps-Tools
- Modell-Drift und Überwachung
- Nahtloses Retraining und Modellversionierung
- Datenversionierung sowie die Speicherung von Artefakten
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