オフラインとオンラインのMLパイプライン：AIスケーリングの鍵

この記事では、スケーラブルなAIシステム構築におけるオフラインとオンラインの機械学習パイプラインの重要な違いを強調しています。オフラインパイプラインは、データ収集、ETL、モデルトレーニングなどのバッチ処理を処理し、オンラインパイプラインは、ユーザーにリアルタイムまたはニアリアルタイムで予測を提供します。この記事は、これらのパイプラインを分離することの重要性を強調し、要約SLMのファインチューニングのための機能パイプラインを例として使用しています。ZenMLなどのMLOpsフレームワークを使用して、再現可能で追跡可能でスケーラブルなデータセット生成プロセスを構築する方法を説明しています。このプロセスはMongoDBからデータを取得し、さまざまな段階で処理した後、最終的にHugging Faceに公開します。この分離を理解することは、堅牢な本番レベルのAIシステムを構築するために不可欠です。