MLOps
term_id: mlops
Category: basic_concepts
Definition
MLOps cho phép các tổ chức triển khai và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản xuất một cách đáng tin cậy và hiệu quả. Nó bao gồm kiểm soát phiên bản cho dữ liệu và mô hình, kiểm thử tự động, tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD), cũng như giám sát hiệu suất mô hình theo thời gian thực để phát hiện và xử lý suy giảm chất lượng (drift).
Summary
MLOps (Machine Learning Operations - Vận hành Học máy) là một bộ các thực hành kết hợp học máy, DevOps và kỹ thuật dữ liệu để tự động hóa và tối ưu hóa vòng đời của các mô hình ML.
Key Concepts
- Tích hợp và Triển khai liên tục (CI/CD)
- Giám sát mô hình
- Kiểm soát phiên bản
- Tự động hóa
Use Cases
- Các đường ống tự động huấn luyện lại mô hình
- Triển khai hệ thống gợi ý trong môi trường sản xuất
- Giám sát sự suy giảm hiệu suất mô hình theo thời gian thực