Fordele ved den omfattende MLOps-platform

Hvad er MLOps? Hvorfor har virksomheder brug for det? Vil du kræve specialister til at støtte det? Vi besvarer disse spørgsmål og mere, mens vi udforsker baggrunden for MLOps og dets applikationer.

MLOps er et relativt nyt koncept. I de seneste par år ser vi de første omtaler af behovet for omfattende styring af maskinlærings livscyklus i industriel drift og produktion. I praksis er problemet med at implementere maskinlæringsmodeller (ML) i en rigtig virksomhed ikke begrænset til dataforberedelse, udvikling og træning af et neuralt netværk eller andre maskinlæringsalgoritmer. Mange faktorer påvirker kvaliteten af ​​en produktionsløsning, fra datasætverifikation til test og implementering i et produktionsmiljø som en pålidelig Big Data-applikation.

Dette betyder, at de faktiske resultater af forudsigelse eller klassificering ikke kun afhænger af den neurale netværksarkitektur og maskinlæringsmetoden, som dataforskeren foreslog, men også af, hvordan udviklingsteamet implementerede denne model, og administratorer implementerede den i et klyngemiljø. Også vigtig er kvaliteten af ​​inputdata (datakvalitet), kilder, kanaler og hyppigheden af ​​deres modtagelse, hvilket er dataingeniørens ansvar.

Organisatoriske og tekniske forhindringer i samspillet mellem diversificerede specialister involveret i udvikling, test, implementering og support af ML-løsninger fører til en stigning i tiden til at skabe et produkt og et fald i dets værdi for en virksomhed. MLOps blev opfundet for at fjerne sådanne barrierer. Ligesom DevOps og DataOps søger MLOps at øge automatiseringen og forbedre kvaliteten af ​​industrielle maskinlæringsløsninger, idet man er opmærksom på regulatoriske krav og forretningsmæssige fordele.

Den typiske proces til udvikling og drift af softwareprodukter med maskinlæringsmodeller

Således er MLOps en kultur og et sæt praksisser for integreret og automatiseret livscyklusstyring af maskinlæringssystemer, der kombinerer deres udviklings- og supportoperationer, herunder integration, test, frigivelse, implementering og infrastrukturstyring.

MLOps omfang CRISP-DM metode ved hjælp af en agil tilgang og tekniske værktøjer til automatiserede operationer med data, maskinlæringsmodeller, kode og miljø. Disse værktøjer omfatter for eksempel Cloudera Data Science Workbench.

Det forventes, at anvendelsen af ​​MLOps i praksis vil undgå almindelige fejl og problemer, som dataforskere står over for, der arbejder i overensstemmelse med de klassiske faser af CRISP-DM.

Top 10 fordele for Business og Data Science

Af alle fordelene ved at implementere MLOps er følgende fordele ved Adræt tilgange anses for at være de mest betydningsfulde i forhold til detaljerne i den industrielle implementering af Machine learning:

1. Reduktion af tiden til at opnå resultater af høj kvalitet på grund af pålidelig og effektiv styring af maskinlæringens livscyklus;
2. Reproducerbare arbejdsgange og modeller takket være kontinuerlig udvikling/integration/træning (CD/CI/CT) metoder og værktøjer;
3. Nem implementering af højpræcisions ML-modeller hvor som helst og når som helst;
4. System med integreret styring og kontinuerlig overvågning af maskinlæringsressourcer;
5. Fjernelse af organisatoriske barrierer og integration af erfaring fra diversificerede ML-specialister.

Derfor kan følgende aspekter af ML-operationer optimeres ved hjælp af MLOps:

1. Ens udgivelsescyklussen af ​​maskinlæringsmodeller og softwareprodukter, der er skabt på basis af dem;
2. Automatiser test af maskinlæringsartefakter, såsom datavalidering, test af selve ML-modellen og dens integration i en produktionsløsning;
3. Implementere fleksible principper i maskinlæringsprojekter;
4. Understøtte maskinlæringsmodeller og datasæt til dem i CI/CD/CT-systemer;
5. Reducer teknisk gæld for ML-modeller.

Det er bemærkelsesværdigt, at MLOps' organisatoriske teknikker bør være uafhængige af sproget, rammerne, platformen og infrastrukturen. Og fra et teknisk synspunkt vil den generelle arkitektur af MLOps-systemet omfatte platforme til indsamling og aggregering af Big Data, applikationer til analyse og forberedelse af data til ML-modellering, værktøjer til udførelse af beregninger og analyser, samt værktøjer til automatiseret bevægelse af maskinlæringsmodeller, data og softwareprodukter skabt på basis af deres forskellige processer i deres livscyklus.

Dette vil helt eller delvist automatisere arbejdsopgaverne for en dataforsker, en dataingeniør, en ML-specialist, en arkitekt og udvikler af Big Data-løsninger samt en DevOps-ingeniør ved hjælp af ensartede og effektive pipelines (pipelines).

kan jeg sætte kodi på mit smart tv

Hvordan specialister kan komme ind i MLops-praksis

For at forstå, hvordan dataforskere arbejder, kan du se på CRISP-DM-metoden - de faser, der nogenlunde falder sammen med DS-projektet.

Dernæst skal du generelt vide, hvordan den moderne infrastruktur fungerer: CI/CD, logningseksperimenter, hvordan man versionerer datasæt og miljøet – generelt forstå, hvad en moderne Data DevOps-ingeniør gør.

Det er vigtigt at have en god forståelse af udviklingsprocessen, herunder livscyklussen for et datavidenskabsprodukt, og arbejdet i de teams, der er involveret i det: datateknik, systemteknik, datavidenskab og den anvendte del er forskellige integrationsmuligheder. Det vil sige, at du generelt skal forstå, hvordan alt fungerer i forskellige dele af projektet.

Læs også: Opbygning og forbedring af din kreditscore: En vejledning

Sådan vælger du en platform til MLops

Heldigvis er der gode valg. Der er open source, såsom MLflow, og der er cloud-løsninger, der hjælper med at automatisere enhver del af pipelinen.

Du kan starte med enhver platform, se hvilke opgaver den løser, og hvordan den løser dem. For nemheds skyld kan du tage implementeringen fra cloud-leverandøren – SageMaker, Vertex AI eller Azure ML. Cloud-udbydere anses for at være mere bekvemme, fordi alle yderligere komponenter kan tilføjes med nogle få linjer kode, hvilket gør det muligt at bygge ende-til-ende MLO'er inden for en enkelt platform. De er funktionelt ens: ét sprog (Python API), termer og funktioner.

Dokumentationen af ​​den valgte ML-platform er nok til at fordybe dig i konteksten. Og så kan du se på specifikke alternativer: forskellige funktionsbutikker, ML-pipelinemotorer og modelregistre. Der er certificeringer fra udbydere, der opsummerer denne oplevelse i et kursus.

Generelt, når de vælger en MLOps-platform, bør virksomheder overveje større forretningsinitiativer og planlægge fremad for det mest passende bygningsdesign. Drøftelser med direktioner, brancheeksperter og platformsbrugere vil give en kollektiv forståelse af udfordringerne og mulighederne, så virksomheder kan maksimere rentabiliteten, produktiviteten og væksten.

Mere fra os: Helt ny Kovol PD 3.1 Charger Boost Macbook Pro 16' til 100 % på 70 minutter

Konklusion

Enhver virksomhed, der bruger maskinlæringsteknologi, ville gøre klogt i at vedtage principperne for MLOps. Som nævnt ovenfor kan MLOps og andre værktøjer som ModelOps hjælpe dig med at forbedre din virksomheds ydeevne og sikre, at de maskinlæringsløsninger, du bruger, giver den ønskede værdi.