Pipeline — это упорядоченная последовательность этапов обработки, которая перемещает данные или артефакты через рабочий процесс ИИ или машинного обучения. Он может включать этапы загрузки, преобразования, обучения, оценки, развертывания и мониторинга.
All of the operations needed to fit a model to a data set. A pipeline consists of data import, transformation, featurization, and learning steps. Once a pipeline is trained, it turns into a model.
The infrastructure surrounding a machine learning algorithm. A pipeline includes gathering the data, putting the data into training data files, training one or more models, and exporting the models to production. See ML pipelines in the Managing ML Projects course for more information.