Engineering Log
Engineering Log
LOG 001
CI/CD cho machine learning / CI/CD for Machine Learning
CI/CD trong ML cần kiểm tra cả code, dữ liệu, pipeline và artifact chứ không chỉ build ứng dụng.
LOG 002
Event-driven AI document pipeline / Event-driven AI Document Pipeline
Một cách thiết kế pipeline xử lý tài liệu AI bằng event, queue, worker và monitoring.
LOG 003
MLOps là gì? / What MLOps Means
Vì sao một model tốt chưa đủ nếu thiếu pipeline, triển khai, giám sát và khả năng bảo trì.
LOG 004
Monitoring model sau deployment / Monitoring Models After Deployment
Drift, latency, errors và data quality là các tín hiệu cần theo dõi khi model đã rời notebook.
LOG 005
Từ notebook đến pipeline ML / From Notebook to ML Pipeline
Cách tách thử nghiệm ML thành dữ liệu, training, evaluation và artifact để kết quả dễ tái lập hơn.
LOG 006
Versioning và experiment tracking / Versioning and Experiment Tracking
Data versioning, model versioning và experiment tracking giúp ML workflow bớt mơ hồ như thế nào.