От сырых данных до развертывания модели: План для цикла жизни ИИ/МЛ с Kubeflow

Ищете практический и воспроизводимый способ преобразовать проект машинного обучения из сырых данных в готовую модель, готовую к развертыванию в производственной среде? Этот пост является вашим планом для цикла жизни ИИ/МО: вы узнаете, как использовать Kubeflow и открытые инструменты, такие как Feast, для создания рабочего процесса, который можно запустить на ноутбуке и адаптировать к своим собственным проектам. Мы пройдемся по всему циклу жизни МО — от подготовки данных до живого вывода — используя платформу Kubeflow для создания целостного, производственного workflow MLOps.