Einführung

Machine Learning Operations (MLOps) zielt darauf ab, effizienter und einfacher von einem experimentellen Projekt bis hin zu einer Machine Learning Workload in der Produktion zu skalieren.

Für das Training eines Modells sollten Sie mit vielen verschiedenen Konfigurationen in einer einfach zu verwendenden Umgebung experimentieren. Andererseits möchten Sie für die Bereitstellung eines Modells in der Produktion über ein skalierbares und zukunftssicheres Setup verfügen.

Da maschinelles Lernen häufig sowohl eine Experiment- oder Entwicklungsumgebung als auch eine Produktionsumgebung erfordert, sollten Sie die kontinuierliche Bereitstellung verwenden, um den Prozess des Verschiebens eines Modells von der Entwicklung in die Produktion zu automatisieren.

Lernziele

In diesem Modul lernen Sie Folgendes:

• Einrichten von Umgebungen für die Entwicklung und Produktion
• Steuern von Bereitstellungen mit Genehmigungsgates