6 months ago
MLOps Pipeline mit MLflow + Kubeflow komplett aufgebaut. Vom Jupyter-Notebook-Chaos zu reproduzierbaren, versionierten ML-Experimenten. Jedes Training wird getrackt: Hyperparameter, Metriken, Artefakte, sogar die Git-Revision des Trainingscodes.
Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow
Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow
Wir nutzen eine ähnliche Architektur in der Produktion. Nach 12 Monaten können wir bestätigen: Die Wartungskosten sind tatsaechlich deutlich geringer.
4 months ago
In response Christine Lang to her Publication
