Bridging the Gap between Data Pipelines and Machine Learning with MLOps feat. Michael Galarnyk of cnvrg.io

27:56
 
Megosztás
 

Manage episode 347273719 series 1414202
A sorozat szerzője: The Red Hat X podcast series, akit a Player FM és a Player FM-közösség fedezett fel. A szerzői jogok tulajdonosa a kiadó, nem a Player FM, és a hangfájlt a kiadó osztja meg közvetlenül a saját szerveréről. A frissítések nyomonkövetéséhez koppints a Feliratkozás gombra, vagy másold be a feed URL-t egy másik podcast-appra.

Making a data pipeline fit for machine learning use cases requires more than just additional data monitoring. Furthermore, bringing machine learning into production has traditionally required a lot of manual setup and configuration, even for toy ML pipelines. These manual methods are not reproducible, don’t autoscale, require significant technical expertise, and are error-prone. Among other things, this episode will go over MLOps, a set of practices aiming to deploy and maintain machine learning models in production reliably and efficiently.

188 epizódok