Explorez 9 termes d'IA dans la gestion de modèles
ClearML est une plateforme open-source pour gérer les expériences, pipelines et modèles d'apprentissage automatique.
Une base de modèles est un référentiel centralisé pour stocker, gérer et versionner les modèles d'IA.
Le cycle de vie du modèle fait référence aux étapes qu’un modèle d’apprentissage automatique traverse, de son développement à sa mise en production et sa maintenance.
La gestion du cycle de vie du modèle (MLM) est le processus de supervision du développement, du déploiement et de la maintenance des modèles d'IA.
Les métadonnées du modèle désignent les informations qui décrivent les caractéristiques des modèles d'IA.
La migration de modèle fait référence au processus de transfert de modèles d'apprentissage automatique entre différents environnements ou plateformes.
Un registre de modèles est un référentiel central pour gérer, stocker et versionner des modèles d'apprentissage automatique.
Un état du modèle représente la configuration et les paramètres actuels d'un modèle d'IA lors de la formation ou de l'inférence.
La gestion des versions de modèles consiste à gérer et suivre différentes itérations de modèles d'apprentissage automatique.