8 инструментов для развёртывания ML-моделей, о которых вам нужно знать
То, как мы создаём и развёртываем API обученных моделей в продакшене, зависит от множества аспектов жизненного цикла машинного обучения. Концепция MLOps оказалась чрезвычайно полезной для работы со сложными средами развёртывания ML‑моделей.Внедрение надёжных MLOps‑решений может принести значительные выгоды компаниям, инвестирующим в машинное обучение. Однако важно понимать, какие инструменты использовать и как их применять. При этом освоение и интеграция новых решений, упрощающих рабочий процесс, тоже могут стать вызовом.
