Mengevaluasi proyek ML Anda dengan daftar periksa mLOPS - AWS Bimbingan Preskriptif

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mengevaluasi proyek ML Anda dengan daftar periksa mLOPS

Layanan Web Amazon Charles Frenzel, Sharath Nagaraja, dan Spencer Romo (AWS)

Juli 2023(riwayat dokumen)

YangDaftar periksa mLOPSadalah daftar periksa yang dapat diterapkan yang dapat Anda gunakan pada fase apa pun dalam proyek pembelajaran mesin (ML) Anda. Daftar periksa adalah alat untuk menilai kesiapan keseluruhan, memeriksa cakupan sistem, dan mengidentifikasi area peluang baru dalam sistem mL terdistribusi. MLOPs adalah kombinasi dari orang, teknologi, dan proses untuk memberikan solusi ML. MLOP yang dirancang dengan baik membantu bisnis menerapkan model ML ke produksi secara efektif dan konsisten, dan dapat memberikan nilai bisnis.

Menggunakan daftar periksa mLOPS membantu Anda melakukan hal berikut:

  • Menilai sistem mLOPS Anda.

  • Temukan area peluang.

  • Temukan area untuk perbaikan.

  • Evaluasi dan perbarui peta jalan strategis Anda di AWS.

  • Hasilkan item backlog.

Sebaiknya gunakan daftar periksa mLOPS di awal proyek mLOPS Anda, tetapi dimungkinkan untuk menggunakan bagiannya selama fase apa pun.