DanilBaibak/ml-in-production
این پروژه به تو نشون میده چطور می‌تونی پایپلاین‌های یادگیری ماشین رو با استفاده از آپاچی ایرفلو قوی‌تر و قابل اعتمادتر کنی. ️
کاربرد:
این پروژه بهت کمک می‌کنه تا فرآیندهای ML رو به صورت خودکار، قابل مدیریت و قابل ردیابی اجرا کنی. این کار باعث می‌شه مدل‌هات در محیط تولید (Production) بهتر عمل کنن و کمتر با مشکل مواجه بشن.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
اگر داری روی یه پروژه ML کار می‌کنی که نیاز به اجرای منظم، مانیتورینگ و مدیریت خطا داره، این پروژه می‌تونه راه‌حل مناسبی باشه. به خصوص وقتی داری با داده‌های بزرگ کار می‌کنی یا چندین مرحله پردازش داری، استفاده از Airflow می‌تونه بسیار مفید باشه.
چند مثال از موارد استفاده:
آموزش مدل به صورت روزانه با داده‌های جدید
پاکسازی و پیش‌پردازش داده به صورت خودکار
ارزیابی مدل و ثبت متریک‌ها در هر اجرا
تشخیص data drift و هشدار خودکار
استقرار مدل جدید فقط در صورت عبور از تست‌های کیفیت
- ##MachineLearning
- ##MLOps
- ##ApacheAirflow
- ##DataEngineering
- ##ProductionML
- ##AirflowPipelines
- ##ModelMonitoring
- ##DataScience
- ##Automation
- ##MLWorkflow