Unterschied zwischen Modellops und Mlops

Menschen werden oft durch die beiden neuesten und dennoch beliebten Terminologien - Modellops und Mlops - verwirrt, da die beiden größtenteils austauschbar verwendet werden. Es wird jedoch angenommen, dass Modellops allgemeiner als MLOPS sind.

Was ist Mlops?

MLOPS, kurz für maschinelles Lernen, ist eine technische Disziplin, die versucht, die Entwicklung von ML -Systemen und die Bereitstellung von ML -Systemen zu vereinen, um das Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu standardisieren und zu optimieren. Das Konzept klingt bekannt, weil es stark vom Konzept der DevOps inspiriert ist, das den Prozess und die Praxis von Softwareänderungen und -aktualisierungen optimiert. MLOPS ist ein Prozess zum Erzeugen von Langzeitwert und minimiert die mit ML, Data Science und AI -Projekten verbundenen Risiken. Es handelt sich um eine Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und dem Produktions- oder Betriebsteam, um MLOPS -Best Practices zu übernehmen, um maschinelle Lernmodelle in großem Maßstab in Produktion einzusetzen. MLOPS integriert im Grunde genommen DevOps-Prinzipien in Ihren Workflow für maschinelles Lernen und bringt Menschen und Prozesse zusammen, um die ML-infundierte Softwarebereitstellung zu automatisieren.

Was ist Modellops?

Modellvorgänge für AI (ModellOPS) sind ein ganzheitlicher Ansatz, um die Workflows für Vorhersageanalysen und maschinelles Lernen in Betrieb zu nehmen, sie zur Arbeit zu bringen und sie in einem Unternehmen zu bewirken, damit die Teams weniger Zeit für diese sich wiederholenden Aufgaben verschwenden und sich mehr auf die Dinge konzentrieren würden Das ist eigentlich wichtig. Modellops, wie von Gartner definiert, ist eine Reihe von Praktiken, die eine gemeinsame Reihe von Vorgängen automatisieren möchten, die in Datenwissenschaftsprojekten auftreten, darunter Modelltraining -Pipeline, Versionskontrolle, Datenmanagement, Experimentverfolgung, Testen und Bereitstellung. Ziel ist es, alle Vorhersageanalysen sowie ML- und KI. Sie können Projektlieferpipelines mit automatischen Testverfahren erstellen, die versuchen, Codierungsfehler zu fangen.

Unterschied zwischen Modellops und Mlops

Definition

- Modelops ist ein strategischer Ansatz, um Modelle für maschinelles Lernen und KI -Modelle in Betrieb zu nehmen. Es ist das effektive Lebenszyklusmanagement und die Governance von KI- und maschinellem Lernentscheidungsmodellen. Es handelt sich um eine Reihe von Praktiken, die eine gemeinsame Reihe von Vorgängen automatisieren möchten, die in Datenwissenschaftsprojekten auftreten. MLOPS, kurz für maschinelles Lernvorgänge, ist die Standardisierung und Station des Lebenszyklusmanagements für maschinelles Lernen, die in einer Unternehmensumgebung in Bezug auf Anforderungen und Werkzeuge viel komplexer ist.

Ansatz

- MLOPS ist stark vom Konzept der DevOps inspiriert, das den Prozess und die Praxis von Softwareveränderungen und -aktualisierungen optimiert. MLOPS ist eine Kombination aus Prozessen, Praktiken und zugrunde liegenden Technologien, um maschinelles Lernenmodelle in großem Maßstab in Produktion einzusetzen. Es handelt sich um die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und dem Betriebsteam, um die ML-infundierte Softwarebereitstellung zu automatisieren. Modellops hingegen zielt darauf ab, alle Vorhersageanalysen sowie ML- und KI. Es konzentriert sich darauf, ML -Modelle betriebsbereit zu machen.

Fokus

- MLOPS sind die DevOps für Algorithmen für maschinelles Lernen, die darauf abzielen, DevOps-Prinzipien in Ihren Workflow für maschinelles Lernen zu integrieren und Menschen und Prozesse zusammenzubringen, um die Bereitstellung von ML-infundierten Software zu automatisieren. Bei MLOPS geht es nur um die Operationalisierung von Modellen für maschinelles Lernen. Ziel ist es, einen langfristigen Wert zu generieren und gleichzeitig die mit ML, Data Science und AI -Projekten verbundenen Risiken zu minimieren. Modellops hingegen konzentriert sich auf die Governance und das vollständige Lebenszyklusmanagement aller KI- und maschinellen Lernen und Entscheidungsmodelle.

Modellops vs. MLOPS: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Kurz gesagt, Mlops ist eine Untergruppe von Modellops, bei denen sich einige Aspekte von Mlops und Modellops überlappen, während andere unterschiedliche Prozesse sind. Mlops richtet sich speziell an maschinelle Lernmodelle und bietet die Überwachung der Leistung von Modellen sowie die Überwachung der Art der Daten. Mlops sind im Grunde die DevOps für Algorithmen für maschinelles Lernen, bei denen es um die Operationalisierung von maschinellen Lernmodellen geht. Bei ModelloPs hingegen handelt es sich.

Was kommt unter mlops?

MLOPS ist speziell auf Algorithmen für maschinelles Lernen ausgerichtet. In der Tat dreht sich alles nur um die Operationalisierung von Modellen für maschinelles Lernen. Es ähnelt DevOps und DataOps -Ansätzen, die die Automatisierung in Produktionsmodellen erhöhen möchten.

Wofür stehen Mlops für?

MLOPS ist kurz für Algorithmen für maschinelles Lernen und ist stark vom Konzept der DevOps inspiriert, das den Prozess und die Praxis von Softwareveränderungen und -aktualisierungen optimiert.

Was ist Mlops -Technologie?

MLOPS ist die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Produktions- oder Betriebsteams, mit denen die Entwicklung von ML -Systemen und die Bereitstellung von ML -Systemen vereint werden soll, um die kontinuierliche Bereitstellung von ML -Modellen in der Produktion zu standardisieren.

Was ist Mlops Gartner?

Laut Gartner ist Mlops eine Untergruppe von Modellops, die sich auf die Standardisierung und Operationalisierung von maschinellen Lernmodellen konzentrieren.

Wie implementieren Sie MLOPs??

MLOPS ist der Schlüssel zur Minderung der durch die Verwendung von ML -Modellen induzierten Risiken und ist auch eine wesentliche Komponente für die massiven Bereitstellung maschineller Lernbemühungen. Die Hauptstufen von MLOPs sind Datenerfassung und -analyse, Datenvorbereitung, Modelltraining, Validierung, Servieren und Überwachung.

Was ist CI -CD in der Programmierung?

CI- und CD -Ständer für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Lieferung, bei denen es sich um moderne Softwareentwicklungspraktiken handelt, die dazu beitragen.