MLOps - Machine Learning Lebenszyklus-Verwaltung
Dieses Projekt demonstriert eine vollständige MLOps (Machine Learning Operations) Pipeline zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus. Es integriert drei Schlüsseltools: Great Expectations für Datenvalidierung, Prefect für Workflow-Orchestrierung und MLflow für Experiment-Tracking und Modell-Verwaltung. Das Projekt umfasst Datenladen, Präprozessierung, Modell-Training, Validierung, Bereitstellung und Serving-Fähigkeiten. Es unterstützt sowohl Docker-basierte Bereitstellung als auch lokale Entwicklung mit umfassenden Tools für Modell-Versionierung, Experiment-Tracking und automatisierte Workflows. Das System umfasst FastAPI für Modell-Serving, Jupyter Lab für Entwicklung und Docker-Containerisierung für konsistente Umgebungen.
Übersicht
Dieses Projekt demonstriert eine vollständige MLOps (Machine Learning Operations) Pipeline zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus. Es integriert drei Schlüsseltools: Great Expectations für Datenvalidierung, Prefect für Workflow-Orchestrierung und MLflow für Experiment-Tracking und Modell-Verwaltung. Das Projekt umfasst Datenladen, Präprozessierung, Modell-Training, Validierung, Bereitstellung und Serving-Fähigkeiten. Es unterstützt sowohl Docker-basierte Bereitstellung als auch lokale Entwicklung mit umfassenden Tools für Modell-Versionierung, Experiment-Tracking und automatisierte Workflows. Das System umfasst FastAPI für Modell-Serving, Jupyter Lab für Entwicklung und Docker-Containerisierung für konsistente Umgebungen.
Schlüsselfunktionen
Datenvalidierung mit Great Expectations
Workflow-Orchestrierung mit Prefect
Experiment-Tracking und Modell-Registry mit MLflow
Modell-Serving mit FastAPI REST-API
Docker-Containerisierung für Bereitstellung
Multi-Service-Integration (MLflow, Prefect, FastAPI, Jupyter)
Automatisierte Datenqualitäts-Checks
Aufgaben-Planung und Abhängigkeits-Verwaltung
Modell-Versionierung und Artefakt-Speicherung
Entwicklungs-Umgebung mit Jupyter Lab
pages.portfolio.projects.mlops_lifecycle_management.features.10
Technische Highlights
Integration von Great Expectations, Prefect und MLflow für vollständige MLOps-Pipeline
Implementierung automatisierter Datenvalidierung und Qualitätssicherung
Erstellung Workflow-Orchestrierung mit Prefect zur Aufgaben-Verwaltung
Setup umfassendes Experiment-Tracking mit MLflow
Bereitstellung Modell-Serving-API mit FastAPI
Containerisierung gesamtes System mit Docker für konsistente Bereitstellung
Herausforderungen und Lösungen
Tool-Integration
Integration mehrerer MLOps-Tools nahtlos mit standardisierten Schnittstellen und Konfigurations-Verwaltung
Datenvalidierung
Gewährleistung Datenqualität durch Pipeline mit Great Expectations mit automatisierte Validierungs-Checks
Workflow-Orchestrierung
Verwaltung komplexer ML-Workflows mit Abhängigkeiten mit Prefect zur Aufgaben-Orchestrierung
Experiment-Tracking
Erreichung Reproduzierbarkeit und Modell-Versionierung mit MLflow für umfassendes Experiment-Tracking
Modell-Bereitstellung
Gewährleistung konsistenter Bereitstellung über Umgebungen mit Docker-Containerisierung mit MLflow-Modell-Serving
Multi-Service-Verwaltung
Verwaltung mehrerer Services (MLflow, Prefect, FastAPI, Jupyter) mit Docker Multi-Service-Container
Technologien
MLOps Tools
API
Development
Data
Visualization
Environment
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2025
- Architektur
- MLOps-Pipeline-Architektur mit Datenvalidierung, Workflow-Orchestrierung und Modell-Verwaltung
- Category
- Data Science