Justo tengo que explicar esto en la defensa de mi trabajo de grado y me acabo de dar cuenta que lo tengo claro y controlado, pero tu explicación es tan puntual que todo se entiende mucho mejor.
Introducción
¿Qué es el despliegue de modelos y por qué es necesario?
Machine Learning Operations
Historia del MLOps y estado del arte
Flujo de vida de un modelo en producción
Requerimientos para poder hacer MLOps
Presentación del proyecto
Presentación y arquitectura del proyecto MLOps
Revisión de notebooks y modelado
Distribución archivos y contenido
Data Version Control
¿Qué es DVC y por que lo utilizaremos?
Comandos básicos para implementar DVC
Implementando DVC en nuestro proyecto
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: preparación de la data
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: script de entrenamiento
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: validación del modelo
Desarrollo de API con FastAPI
Desarrollo de API con FastAPI
Desarrollo de API con FastAPI: creación de utilidades
Desarrollo de testeo de API
Empaquetando API con Docker
Continuous Integration/Deployment/Training
Presentacion de Github Actions y Continuous Machine Learning
Desarrollo de workflow para testing
Desarrollo de workflow para Continuous Training utilizando CML
Creacion de Servicio en la nube para el despliegue y desarrollo de workflow para CI/CD
Final del proyecto
Prueba tu endpoint
Sigue Aprendiendo
Otras maneras de hacer despliegues de modelos
Conclusiones y recomendaciones para seguir en el MLOps
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Ordenar por:
el framework aws-mlops puede usarse para trabajar también este tipo de operaciones.
machine learning workflow
- Data Engineering: data acquisition & data preparation:
- Data Ingestion
- Exploration and Validation
- Data Wrangling (Cleaning)
- Data Labeling
- Data Splitting
- Model Engineering: ML model training
- Model Evaluation
- Model Testing
- Model Packaging
- Model Deployment: integrating ML model into the final product
- Model Serving
- Model Performance Monitoring
- Model Performance Loggin
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