زیرساخت ML Ops شامل بخشهایی مانند مدیریت داده، آموزش مدل، استقرار، مانیتورینگ و CI/CD مخصوص یادگیری ماشین است. این اجزا باید بهصورت یکپارچه کار کنند تا جریان داده و مدل پایدار بماند. استفاده از ابزارهای متنباز مثل Kubeflow یا MLflow میتواند این فرآیند را سادهتر کند.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری