От AI Canvas до MLOps Stack Canvas: необходимы ли они?
•Холсты помогают структурировать и анализировать проекты. •AI canvas фокусируется на задачах и прогнозах. •ML canvas детализирует жизненный цикл ML. •MLOps stack canvas описывает архитектуру и инфраструктуру MLOps. •Разработан для декомпозиции задач на основе ИИ. •Включает действия, прогнозы, суждения, итоги, входные данные, обучение и обратную связь. •Обеспечивает высокоуровневую структуру для внедрения ML/AI. •Разработан Луи Дораром для управления жизненным циклом ML. •Включает ценностное предложение, источники данных, задачи прогнозирования, особенности, автономную оценку, решения, составление прогнозов, сбор данных, создание моделей и мониторинг в реальном времени. •Предоставляет больше информации о реализации ML-модели. •Разработан для описания архитектуры и инфраструктуры MLOps. •Включает общее управление, управление данными и кодом, управление моделями и управление метаданными. •Описывает CI/CT/CD, реестр моделей, развертывание моделей, обработку прогнозов, мониторинг моделей, данных и приложений, а также хранилище метаданных. •AI, ML и MLOps canvas дополняют друг друга. •AI canvas фокусируется на задачах и прогнозах, ML canvas детализирует жизненный цикл ML, MLOps stack canvas описывает архитектуру и инфраструктуру MLOps. •Все три холста полезны для различных проектов, но их использование зависит от размера и сложности проекта.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
