In Anbetracht desBooms von ML-Anwendungen und KI ist klar geworden, dass die Entwicklung eines genauen Modells nur ein Teil der Lösung darstellt. Um ein auf Maschinellem Lernen basierendes Produkt erfolgreich zu realisieren, müssen MLOps-Praktiken und -Infrastrukturen erstellt werden, um ML-Modelle im Produktivbetrieb zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Zu den wichtigsten Themen gehören:
- MLOps-Tools
- Modellabweichung und Überwachung
- Nahtloses Re-Training und Modellversionierung
- Datenversionierung sowie Speicherung von Artefakten.
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