2. Experimentação

A experimentação abrange registro, rastreamento e métricas de experimentos. Isso se traduz em experimentar a integração de metadados em toda a plataforma, no controle de origem e em ambientes de desenvolvimento. A experimentação também inclui a capacidade de otimizar o desempenho e a precisão do modelo por meio da depuração.

2.1 Ambientes de desenvolvimento integrados	Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) é integrado diretamente à nuvem. O IDE pode interagir e enviar comandos para o sistema maior. Idealmente, ele suporta o seguinte: Desenvolvimento local Integração de controle de versão Depuração em vigor, com todos os registros e artefatos gerados entrando no controle de versão
2.2 Controle de versão do código	Para ajudar a garantir a reprodutibilidade e a reutilização, todo o código é enviado ao repositório de origem com o controle de versão adequado. Isso inclui código de infraestrutura, código de aplicativo, código de modelo e até mesmo notebooks (se você optar por usá-los).
2.3 Rastreamento	Um projeto de ML requer uma ferramenta que possa rastrear e analisar experimentos de aprendizado de máquina. Essa ferramenta deve registrar todas as métricas, parâmetros e artefatos durante a execução de um experimento de aprendizado de máquina, registrando todos os metadados em um local central. A localização central fornecerá a capacidade de analisar, visualizar e auditar todos os experimentos que você executa.
2.4 Integração multiplataforma	Os resultados históricos dos experimentos e todos os seus metadados podem ser acessados em outras partes do sistema. Por exemplo, os pipelines de orquestração existentes podem acessar esses dados, assim como as ferramentas de monitoramento.
2.5 Depuração: precisão e desempenho do sistema	Existe uma estrutura abrangente de depuração de modelos para examinar as execuções do seguinte: Encontre gargalos Alerta sobre anomalias Maximize a utilização de recursos Auxílio na análise de experimentos Quando o treinamento é intensivo, a capacidade de maximizar a produtividade é crucial e a torna uma ferramenta necessária para a otimização de custos.