مقدمة في MLOps
MLOps يجمع بين التعلم الآلي وعمليات التطوير. في هذا المقال، سنستكشف كيفية تطبيق MLOps بفعالية.
مراحل MLOps
- التطوير: تطوير النماذج
- النشر: نشر النماذج
- المراقبة: مراقبة الأداء
- التحديث: تحديث النماذج
أدوات MLOps
MLflow، Kubeflow، TensorFlow Extended، و Amazon SageMaker.
الوسوم:
#MLOps#تعلم آلي#MLflow#Kubeflow#نشر النماذج
كتب بواسطة
أحمد علي
خبير في تطوير APIs والحلول الميكروسيرفيس مع خبرة في التطبيقات عالية الأداء.