Обзор

Руководства по MLOps для GPU-облака Clore.ai

Инструменты и платформы для операций машинного обучения (MLOps) для управления рабочими процессами ML на GPU-инфраструктуре.

MLOps сочетает машинное обучение с практиками DevOps для упрощения разработки, развертывания и мониторинга моделей. Эта категория охватывает популярные платформы MLOps, которые помогают командам управлять полным жизненным циклом ML — от экспериментов до развертывания в продакшн.

Разворачивайте комплексные ML-платформы и решения для сервинга моделей на GPU CLORE.AI, чтобы ускорить ваши рабочие процессы машинного обучения, отслеживать эксперименты и обслуживать модели в масштабе на маркетплейсе Clore.ai.

Доступные руководства

Руководство	Сценарий использования	Сложность
BentoML	Платформа для сервинга моделей	Средняя
ClearML	Полная платформа MLOps	Средняя
MLflow	Отслеживание экспериментов и управление моделями	Лёгкая
Triton Inference Server	Высокопроизводительный сервинг моделей	Продвинутая

Сравнение платформ

Платформа	Лучше всего подходит для	Поддержка GPU
BentoML	Сервинг моделей	Отлично
ClearML	Полный цикл MLOps	Отлично
MLflow	Отслеживание экспериментов	Хорошо
Triton	Инференс с высокой пропускной способностью	Отлично

Рабочий процесс MLOps

1. Эксперимент - Отслеживание с помощью MLflow/ClearML

2. Тренировка - Используйте GPU-экземпляры для обучения моделей

3. Сервинг - Развертывание с BentoML/Triton

4. Мониторинг - Отслеживание производительности и дрейфа

Связанные руководства

• Обучение и дообучение

• Языковые модели