Развертывание машинного обучения (machine learning, ML) в продакшн – задача нелегкая, а по факту, на порядок тяжелее развертывания обычного программного обеспечения. Как итог, большинство ML проектов так никогда и не увидят света — и продакшена — так как большинство организаций сдаются и бросают попытки использовать ML для продвижения своих продуктов и обслуживания клиентов.
Насколько мы можем видеть, фундаментальное препятствие на пути большинства команд к созданию и развертыванию ML в продакшн в ожидаемых масштабах заключается в том, что нам все еще не удалось привнести практики DevOps в машинное обучение. Процесс создания и развертывания моделей ML частично раскрыт уже вышедшими MLOps решениями, однако им недостает поддержки со стороны одной из самых трудных сторон ML: со стороны данных.
Читать полностью »
