MLOps原則の紹介

MLOps原則の魅力的な紹介' (MLOps Gensoku no Miryokuteki na Shōkai)

初心者向けのMLOps入門

MLOpsプロジェクトを次のレベルに引き上げるためには、その原則を理解することが重要なプロセスの一部です。本記事では、MLOpsの原則を紹介し、重要な概念を分かりやすく解説します。各原則に関しては、今後の記事で実用的な例を取り上げたチュートリアルが用意されています。すべての例は私のGithubプロフィールからアクセスできます。ただし、MLOpsに初めて取り組む場合は、私の初心者向けのチュートリアルから始めることをおすすめします。それでは、さっそく始めましょう！

目次：

・ 1. はじめに・ 2. MLOps原則・ 3. バージョニング・ 4. テスト・ 5. 自動化・ 6. 監視と追跡・ 7. 再現性・ 8. 結論

私のMLOpsチュートリアル：

• 「2023年の公共セクターにおけるデータストリーミングの状況」
• ナレッジグラフトランスフォーマー：進化する知識に対するダイナミックな推論を構築する
• デブオプスにおけるAI ソフトウェアの展開と運用の効率化

• チュートリアル1：MLOpsへの初心者向け入門
• チュートリアル2：MLOps原則の初心者向け入門
• チュートリアル3：機械学習プロジェクトの構造化とMLOps

（このリストは、関連記事が公開されるたびに更新されます）

1. はじめに

前回の記事で、MLOpsを効率的で最適化された方法で機械学習モデルを設計、構築、展開するための技術と実践方法と定義しました。MLOpsの重要なステップの一つは、ワークフローを確立し、時間をかけて維持することです。

MLOpsワークフローは、機械学習モデルを開発、展開、維持するために従う手順を明確に示しています。それには、ビジネスの問題（構造化された問題の説明）、データエンジニアリング（データの準備と前処理）、機械学習モデルエンジニアリング（モデルの設計から評価までのすべての処理）、コードエンジニアリング（モデルの提供）が含まれます。詳細については、前のチュートリアルを参照してください。

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