Diferencia entre modelops y mlops

Las personas a menudo se confunden por las dos terminologías recientes pero populares, Modelops y MLOPS, porque las dos se utilizan en gran medida indistintamente. Sin embargo, se cree que ModelOPS es más general que MLOPS, ya que no se trata solo de modelos de aprendizaje automático, sino de cualquier tipo de modelo.

¿Qué son los mlops??

MLOPS, abreviatura de operaciones de aprendizaje automático, es una disciplina de ingeniería que busca unificar el desarrollo de sistemas ML y la implementación de sistemas ML para estandarizar y racionalizar la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático. El concepto suena familiar porque se inspira en gran medida del concepto de DevOps, que agiliza el proceso y la práctica del cambio y actualizaciones de software. MLOPS es un proceso para generar un valor a largo plazo al tiempo que minimiza los riesgos asociados con ML, ciencia de datos y proyectos de IA. Es una colaboración entre los científicos de datos y el equipo de producción u operaciones para adoptar las mejores prácticas de MLOPS para implementar modelos de aprendizaje automático en producción a gran escala. MLOPS básicamente está integrando los principios de DevOps a su flujo de trabajo de aprendizaje automático, reúne a las personas y procesos para automatizar la entrega de software infundido con ML.

Que es modelops?

Las operaciones del modelo para IA (modelops) es un enfoque holístico para hacer que los análisis predictivos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático funcionen, poniéndolos en trabajo y usándolos para efectuar un negocio para que los equipos pierdan menos tiempo en esas tareas repetitivas y se centren más en las cosas. que realmente importa. ModelOPS, según lo definido por Gartner, es un conjunto de prácticas que buscan automatizar un conjunto común de operaciones que surgen en proyectos de ciencia de datos, que incluyen tuberías de capacitación de modelos, control de versiones, gestión de datos, seguimiento de experimentos, pruebas e implementación. Su objetivo es tomar todos los modelos de análisis predictivos y ML y AI y hacerlos operativos. Le ayuda a crear tuberías de entrega de proyectos con procedimientos de prueba automatizados que intentan capturar errores de codificación.

Diferencia entre modelops y mlops

Definición

- Modelops es un enfoque estratégico para hacer modelos de aprendizaje automático y modelos de IA operativos. Es la gestión efectiva del ciclo de vida y la gobernanza de la IA y los modelos de decisión de aprendizaje automático. Es un conjunto de prácticas que buscan automatizar un conjunto común de operaciones que surgen en proyectos de ciencia de datos. MLOPS, abreviatura de operaciones de aprendizaje automático, es la estandarización y racionalización de la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático, que en un entorno empresarial es mucho más complejo en términos de requisitos y herramientas.

Acercarse

- MLOPS se inspira en gran medida en el concepto de DevOps, que agiliza el proceso y la práctica del cambio de software y las actualizaciones. MLOPS es una combinación de procesos, prácticas y tecnologías subyacentes para implementar modelos de aprendizaje automático en producción a gran escala. Es una colaboración entre los científicos de datos y el equipo de operaciones para automatizar la entrega de software con infusión de ML. Modelops, por otro lado, tiene como objetivo tomar todos los modelos de análisis predictivos y ML y AI y hacerlos operativos. Se centra en hacer que los modelos de ML funcionen.

Enfocar

- MLOPS son los algoritmos DevOps para el aprendizaje automático que tiene como objetivo integrar los principios de DevOps en su flujo de trabajo de aprendizaje automático, uniendo a las personas y procesos para automatizar la entrega de software infundido con ML. MLOPS se trata solo de la operacionalización de modelos de aprendizaje automático. Su objetivo es generar un valor a largo plazo mientras minimiza los riesgos asociados con ML, ciencia de datos y proyectos de IA. Modelops, por otro lado, se centra en la gestión de la gobernanza y el ciclo de vida completo de todos los modelos de AI y aprendizaje automático y decisiones.

Modelops vs. MLOPS: Gráfico de comparación

Resumen

En pocas palabras, MLOPS es un subconjunto de modelops en el que algunos aspectos de MLOPS y Modelops se superponen, mientras que otros son procesos distintos. MLOPS está dirigido a modelos de aprendizaje automático específicamente y proporciona monitoreo del rendimiento de los modelos y el monitoreo de la naturaleza de los datos. MLOPS es básicamente los algoritmos DevOps para el aprendizaje automático, que se trata de operacionalización de modelos de aprendizaje automático. Modelops, por otro lado, se trata de la gestión de la gobernanza y el ciclo de vida de todos los modelos de IA y aprendizaje automático y modelos de negocio.

Lo que viene bajo MLOPS?

MLOPS está específicamente dirigido a los algoritmos de aprendizaje automático; De hecho, se trata solo de operacionalización de modelos de aprendizaje automático. Es similar a los enfoques de DevOps y DataPs que buscan aumentar la automatización en los modelos de producción.

¿Qué representan los MLOP??

MLOPS es la abreviatura de algoritmos de aprendizaje automático y se inspira en gran medida en el concepto de DevOps, que optimiza el proceso y la práctica del cambio y actualizaciones de software.

¿Qué es la tecnología MLOPS??

MLOPS es una colaboración entre los científicos de datos y el equipo de producción u operaciones que busca unificar el desarrollo de sistemas de ML y la implementación de sistemas ML para estandarizar la entrega continua de modelos ML en producción.

¿Qué es MLOPS Gartner??

Según Gartner, MLOPS es un subconjunto de modelops que se centra en la estandarización y operacionalización de modelos de aprendizaje automático.

¿Cómo se implementa MLOPS??

MLOPS es la clave para mitigar los riesgos inducidos por el uso de modelos ML y también es un componente esencial para implementar masivamente esfuerzos de aprendizaje automático. Las etapas clave de las MLOP son la recopilación y el análisis de datos, la preparación de datos, la capacitación del modelo, la validación, el servicio y el monitoreo.

¿Qué es CI CD en la programación??

CI y CD representan la integración continua y la entrega continua, que son prácticas modernas de desarrollo de software que ayudan a crear un proceso rápido y efectivo de traer software y aplicaciones desde el inicio hasta la producción y la entrega de manera perfecta.