DevOps بر توسعه و استقرار نرمافزار متمرکز است، در حالیکه ML Ops بهطور خاص برای مدلهای یادگیری ماشین طراحی شده است. در ML Ops، داده و مدل در کنار کد اهمیت دارند و نیازمند پایش مستمر هستند. همچنین فرآیند آموزش و بازآموزی مدل، تفاوت عمدهای با چرخه عمر نرمافزار دارد. در نتیجه، ابزارها و معماریهای ویژهای برای ML Ops لازم است.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری