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DatabricksにおけるMLOpsワークフロー - Qiita
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本書では、あなたの機械学習(ML)システムのパフォーマンスと長期にわたる効率性を最適化するために、ど... 本書では、あなたの機械学習(ML)システムのパフォーマンスと長期にわたる効率性を最適化するために、どのようにDatabricksにおけるMLOpsを活用できるのかを説明します。これには、MLOpsアーキテクチャの一般的な推奨事項が含まれており、MLの開発からプロダクションに至るプロセスのモデルとして活用できるDatabricksレイクハウスプラットフォームを用いた一般的なワークフローを説明します。 MLOpsとは? MLOpsとは、コード、データ、モデルを管理するための一連のプロセスと自動化されたステップです。これは、DevOps、DataOps、ModelOpsを組み合わせたものです。 コード、データ、モデルの様なMLアセットは、厳しいアクセス制限がなく厳密なテストが行われない初期の開発ステージから、中間のテストステージを経て、厳密にコントロールされる最終のプロダクションステージで開発さ