Kattavan MLOps-alustan edut

Mikä on MLOps? Miksi yritykset tarvitsevat sitä? Tarvitsetko asiantuntijoita tukemaan sitä? Vastaamme näihin ja muihin kysymyksiin samalla kun tutkimme MLOpsin ja sen sovellusten taustaa.

MLOps on suhteellisen uusi käsite. Vain muutaman viime vuoden aikana nähdään ensimmäiset maininnat koneoppimisen elinkaaren kokonaisvaltaisen hallinnan tarpeesta teollisessa toiminnassa ja tuotannossa. Käytännössä koneoppimismallien (ML) toteuttamisen ongelma todellisessa liiketoiminnassa ei rajoitu tiedon valmisteluun, kehittämiseen ja neuroverkon tai muiden koneoppimisalgoritmien koulutukseen. Tuotantoratkaisun laatuun vaikuttavat monet tekijät aina tietojoukon todentamisesta testaukseen ja käyttöönottoon tuotantoympäristössä luotettavana Big Data -sovelluksena.

Tämä tarkoittaa, että ennusteen tai luokittelun todelliset tulokset eivät riipu pelkästään hermoverkkoarkkitehtuurista ja datatieteilijän ehdottamasta koneoppimismenetelmästä, vaan myös siitä, kuinka kehitystiimi toteutti tämän mallin ja järjestelmänvalvojat ottivat sen käyttöön klusteriympäristössä. Tärkeää on myös syötetietojen laatu (datan laatu), lähteet, kanavat ja niiden vastaanottotiheys, mikä on tietosuunnittelijan vastuulla.

Organisatoriset ja tekniset esteet ML-ratkaisujen kehittämisessä, testaamisessa, käyttöönotossa ja tukemisessa mukana olevien monipuolisten asiantuntijoiden vuorovaikutuksessa johtavat tuotteen luomisajan pidentämiseen ja sen arvon laskuun yritykselle. MLOps keksittiin poistamaan tällaiset esteet. Kuten DevOps ja DataOps, MLOps pyrkii lisäämään automaatiota ja parantamaan teollisten koneoppimisratkaisujen laatua kiinnittäen huomiota säädösten vaatimuksiin ja liiketoiminnan hyötyihin.

Tyypillinen prosessi ohjelmistotuotteiden kehittämiseen ja käyttämiseen koneoppimismalleilla

Näin ollen MLOps on kulttuuri ja joukko käytäntöjä koneoppimisjärjestelmien integroituun ja automatisoituun elinkaaren hallintaan, jossa yhdistyvät niiden kehitys- ja tukitoiminnot, mukaan lukien integrointi, testaus, julkaisu, käyttöönotto ja infrastruktuurin hallinta.

MLOps laajentaa CRISP-DM menetelmät ketterän lähestymistavan ja teknisten työkalujen avulla automatisoituun toimintoon datan, koneoppimismallien, koodin ja ympäristön kanssa. Näitä työkaluja ovat esimerkiksi Cloudera Data Science Workbench.

MLOps:n käytännön soveltamisen odotetaan välttävän yleiset virheet ja ongelmat, joita CRISP-DM:n klassisten vaiheiden mukaisesti työskentelevät datatieteilijät kohtaavat.

10 parasta etua liiketoiminnalle ja tietotieteelle

Kaikista MLOps:ien käyttöönoton eduista ovat seuraavat edut Ketterä Lähestymistapoja pidetään merkittävimpänä koneoppimisen teollisen käyttöönoton erityispiirteiden kannalta:

1. Laadukkaiden tulosten saamiseen kuluvan ajan lyhentäminen koneoppimisen elinkaaren luotettavan ja tehokkaan hallinnan ansiosta;
2. Toistettavat työnkulut ja mallit jatkuvan kehittämisen/integroinnin/koulutuksen (CD/CI/CT) menetelmien ja työkalujen ansiosta;
3. Tarkkojen ML-mallien helppokäyttöisyys missä ja milloin tahansa;
4. Koneoppimisresurssien integroidun hallinnan ja jatkuvan valvonnan järjestelmä;
5. Organisatoristen esteiden poistaminen ja monipuolisten ML-asiantuntijoiden kokemusten integrointi.

Siksi MLOpsin avulla voidaan optimoida seuraavat ML-toimintojen aspektit:

1. Yhdistä koneoppimismallien ja niiden pohjalta luotujen ohjelmistotuotteiden julkaisusykli;
2. Automatisoi koneoppimisen artefaktien testausta, kuten tietojen validointia, itse ML-mallin testausta ja sen integrointia tuotantoratkaisuun;
3. Toteuttaa joustavia periaatteita koneoppimisprojekteissa;
4. Tukee koneoppimismalleja ja niiden tietojoukkoja CI/CD/CT-järjestelmissä;
5. Vähennä ML-mallien teknistä velkaa.

On huomionarvoista, että MLOps-organisaatiotekniikoiden tulisi olla riippumattomia kielestä, viitekehyksestä, alustasta ja infrastruktuurista. Ja tekniseltä kannalta katsottuna MLOps-järjestelmän yleinen arkkitehtuuri sisältää alustat Big Datan keräämiseen ja aggregointiin, sovelluksia datan analysointiin ja valmisteluun ML-mallinnusta varten, työkaluja laskelmien ja analytiikan suorittamiseen sekä työkaluja tietojen automaattiseen siirtämiseen. koneoppimismalleja, dataa ja niiden pohjalta luotuja ohjelmistotuotteita elinkaarensa eri prosessien välillä.

Tämä automatisoi osittain tai kokonaan tietotieteilijän, tietoinsinöörin, ML-asiantuntijan, arkkitehdin ja Big Data -ratkaisujen kehittäjän sekä DevOps-insinöörin työtehtävät yhtenäisten ja tehokkaiden putkien (pipelines) avulla.

Kuinka asiantuntijat voivat päästä MLops-käytäntöihin

Ymmärtääksesi, kuinka datatieteilijät työskentelevät, voit tarkastella CRISP-DM-metodologiaa - vaiheita, jotka ovat suunnilleen samat kuin DS-projekti.

Seuraavaksi sinun on tiedettävä yleisesti, kuinka moderni infrastruktuuri toimii: CI/CD, kirjauskokeet, tietojoukkojen versiointi ja ympäristö – yleensä ymmärrä, mitä moderni Data DevOps -insinööri tekee.

On tärkeää tuntea hyvä ymmärrys kehitysprosessista, mukaan lukien Data science -tuotteen elinkaaresta, ja siihen osallistuvien tiimien työstä: tietotekniikka, järjestelmäsuunnittelu, datatiede ja soveltava osa ovat erilaisia ​​integraatiovaihtoehtoja. Eli sinun on yleisesti ymmärrettävä, kuinka kaikki toimii projektin eri osissa.

Lue myös: Luottopisteesi rakentaminen ja parantaminen: opas

Kuinka valita alusta MLopsille

Onneksi on suuria valintoja. On avointa lähdekoodia, kuten MLflow, ja pilviratkaisuja, jotka auttavat automatisoimaan minkä tahansa prosessin osan.

Voit aloittaa mistä tahansa alustasta ja nähdä, mitä tehtäviä se ratkaisee ja miten se ratkaisee ne. Yksinkertaisuuden vuoksi voit ottaa toteutuksen pilvitoimittajalta – SageMaker, Vertex AI tai Azure ML. Pilvipalveluntarjoajia pidetään kätevämpinä, koska kaikki lisäkomponentit voidaan lisätä muutamalla koodirivillä, mikä mahdollistaa päästä päähän MLO:iden rakentamisen yhdelle alustalle. Ne ovat toiminnallisesti samanlaisia: yksi kieli (Python API), termit ja ominaisuudet.

Valitun ML-alustan dokumentaatio riittää uppoutumaan kontekstiin. Ja sitten voit tarkastella tiettyjä vaihtoehtoja: erilaisia ​​ominaisuusvarastoja, ML-putkimoottoreita ja mallirekisterejä. Palveluntarjoajilta on saatu sertifikaatteja, jotka tiivistävät tämän kokemuksen kurssiksi.

Yleensä valitessaan MLOps-alustaa yritysten tulisi harkita suurempia liiketoimintahankkeita ja suunnitella etukäteen sopivin rakennussuunnittelu. Keskustelut johtokuntien, alan asiantuntijoiden ja alustan käyttäjien kanssa tarjoavat yhteisymmärryksen haasteista ja mahdollisuuksista, jotta yritykset voivat maksimoida kannattavuuden, tuottavuuden ja kasvun.

Lisää meiltä: Täysin uusi Kovol PD 3.1 Charger Boost Macbook Pro 16' 100% 70 minuutissa

Johtopäätös

Kaikkien koneoppimisteknologiaa käyttävien yritysten olisi hyvä ottaa käyttöön MLOps-periaatteet. Kuten edellä mainittiin, MLOps ja muut työkalut, kuten ModelOps, voivat auttaa sinua parantamaan yrityksesi suorituskykyä varmistaen, että käyttämäsi koneoppimisratkaisut tarjoavat halutun arvon.