DevOps ist die Vereinigung von Mitarbeitern, Prozessen und Produkten, um die kontinuierliche Bereitstellung von Mehrwert für Endbenutzer zu ermöglichen. Bei DevOps für maschinelles Lernen geht es darum, das Lebenszyklusmanagement von DevOps für Machine Learning zu nutzen. Mit Machine Learning können DevOps Modelle einfach verwalten, überwachen und Versionsmodelle erstellen, während Arbeitsabläufe und der Collaboration-Prozess vereinfacht werden. Ein effektives Management des Machine Learning-Lebenszyklus ist für den Erfolg von DevOps von entscheidender Bedeutung. Das erste Element des Lifecycle-Managements für maschinelles Lernen ist der Bau Ihrer maschinellen Lernpipeline oder Pipelines.
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https://azure.microsoft.com/en-us/blog/how-to-accelerate-devops-with-machine-learning-lifecycle-management/?ocid=AID765057&wt.mc_id=CFID0449
