Korzyści z kompleksowej platformy MLOps

Co to jest MLOp? Dlaczego firmy tego potrzebują? Czy będziesz potrzebować specjalistów do jej obsługi? Odpowiadamy na te pytania i nie tylko, badając tło MLOps i ich zastosowań.

MLOps to stosunkowo nowa koncepcja. Już w ciągu ostatnich kilku lat pojawiają się pierwsze wzmianki o potrzebie kompleksowego zarządzania cyklem życia uczenia maszynowego w operacjach przemysłowych i produkcji. W praktyce problem implementacji modeli uczenia maszynowego (ML) w prawdziwym biznesie nie ogranicza się do przygotowania danych, rozwoju i uczenia sieci neuronowej lub innych algorytmów uczenia maszynowego. Na jakość rozwiązania produkcyjnego wpływa wiele czynników, od weryfikacji zestawu danych po testowanie i wdrożenie w środowisku produkcyjnym jako niezawodnej aplikacji Big Data.

Oznacza to, że rzeczywiste wyniki predykcji lub klasyfikacji zależą nie tylko od architektury sieci neuronowej i metody uczenia maszynowego, którą zaproponował data scientist, ale także od tego, jak zespół programistów zaimplementował ten model, a administratorzy wdrożyli go w środowisku klastrowym. Ważna jest również jakość danych wejściowych (jakość danych), źródeł, kanałów oraz częstotliwość ich otrzymywania, za co odpowiada inżynier danych.

Przeszkody organizacyjne i techniczne w interakcji zróżnicowanych specjalistów zajmujących się rozwojem, testowaniem, wdrażaniem i wsparciem rozwiązań ML prowadzą do wydłużenia czasu tworzenia produktu i spadku jego wartości dla biznesu. MLOps został wynaleziony w celu wyeliminowania takich barier. Podobnie jak DevOps i DataOps, MLOps dąży do zwiększenia automatyzacji i poprawy jakości przemysłowych rozwiązań uczenia maszynowego, zwracając uwagę na wymagania regulacyjne i korzyści biznesowe.

Typowy proces tworzenia i obsługi oprogramowania z modelami uczenia maszynowego

W ten sposób MLOps to kultura i zestaw praktyk do zintegrowanego i zautomatyzowanego zarządzania cyklem życia systemów uczenia maszynowego, łącząc ich operacje rozwoju i wsparcia , w tym integrację, testowanie, wydanie, wdrażanie i zarządzanie infrastrukturą.

MLOpy rozszerzają CRISP-DM metodologia za pomocą podejścia Agile i narzędzi technicznych do zautomatyzowanych operacji z danymi, modelami uczenia maszynowego, kodem i środowiskiem. Do narzędzi tych należą np. Cloudera Data Science Workbench.

Oczekuje się, że zastosowanie MLOps w praktyce pozwoli uniknąć typowych błędów i problemów, z jakimi borykają się naukowcy zajmujący się danymi pracującymi zgodnie z klasycznymi fazami CRISP-DM.

10 najważniejszych korzyści dla biznesu i nauki o danych

Ze wszystkich korzyści płynących z wdrożenia MLOps, następujące zalety: Zręczny podejścia są uważane za najbardziej znaczące w odniesieniu do specyfiki przemysłowego wdrażania uczenia maszynowego:

1. Skrócenie czasu uzyskania wysokiej jakości wyników dzięki niezawodnemu i efektywnemu zarządzaniu cyklem życia uczenia maszynowego;
2. Odtwarzalne przepływy pracy i modele dzięki metodom i narzędziom ciągłego rozwoju/integracji/szkolenia (CD/CI/CT);
3. Łatwość wdrażania precyzyjnych modeli ML w dowolnym miejscu i czasie;
4. System zintegrowanego zarządzania i ciągłego monitorowania zasobów uczenia maszynowego;
5. Eliminacja barier organizacyjnych i integracja doświadczeń zróżnicowanych specjalistów ML.

Dlatego za pomocą MLOps można zoptymalizować następujące aspekty operacji ML:

1. Ujednolicenie cyklu wydawniczego modeli uczenia maszynowego i oprogramowania tworzonego na ich podstawie;
2. Zautomatyzuj testowanie artefaktów uczenia maszynowego, takie jak walidacja danych, testowanie samego modelu ML i jego integracja z rozwiązaniem produkcyjnym;
3. Implementuj elastyczne zasady w projektach uczenia maszynowego;
4. Obsługa modeli uczenia maszynowego i zestawów danych dla nich w systemach CI/CD/CT;
5. Zmniejsz dług techniczny dla modeli ML.

Warto zauważyć, że techniki organizacyjne MLOps powinny być niezależne od języka, struktury, platformy i infrastruktury. A z technicznego punktu widzenia ogólna architektura systemu MLOps obejmować będzie platformy do zbierania i agregowania Big Data, aplikacje do analizy i przygotowania danych do modelowania ML, narzędzia do wykonywania obliczeń i analityki, a także narzędzia do automatycznego przemieszczania modele uczenia maszynowego, dane i oprogramowanie tworzone na ich podstawie pomiędzy różnymi procesami ich cyklu życia.

Pozwoli to częściowo lub całkowicie zautomatyzować pracę analityka danych, inżyniera danych, specjalisty ML, architekta i dewelopera rozwiązań Big Data, a także inżyniera DevOps wykorzystującego zunifikowane i wydajne potoki (pipelines).

Jak specjaliści mogą wejść w praktyki Mlops

Aby zrozumieć, jak pracują analitycy danych, można spojrzeć na metodologię CRISP-DM — fazy, które z grubsza pokrywają się z projektem DS.

Następnie musisz ogólnie wiedzieć, jak działa nowoczesna infrastruktura: CI/CD, eksperymenty z logowaniem, jak wersjonować zbiory danych i środowisko — ogólnie zrozumieć, czym zajmuje się współczesny inżynier Data DevOps.

Ważne jest dobre zrozumienie procesu rozwoju, w tym cyklu życia produktu Data Science oraz pracy zespołów w nim zaangażowanych: inżynieria danych, inżynieria systemów, nauka o danych i część aplikacyjna to różne opcje integracji. Oznacza to, że musisz ogólnie zrozumieć, jak wszystko działa w różnych częściach projektu.

Przeczytaj także: Budowanie i poprawianie wyniku kredytowego: przewodnik jak to zrobić

Jak wybrać platformę dla MLops

Na szczęście są świetne wybory. Istnieje oprogramowanie typu open source, takie jak MLflow, oraz rozwiązania w chmurze, które pomagają zautomatyzować dowolną część potoku.

Możesz zacząć od dowolnej platformy, zobaczyć, jakie zadania rozwiązuje i jak je rozwiązuje. Dla uproszczenia możesz wziąć implementację od dostawcy chmury – SageMaker, Sztuczna inteligencja wierzchołków lub Azure ML. Dostawcy chmury są uważani za wygodniejszych, ponieważ wszystkie dodatkowe komponenty można dodać za pomocą kilku linii kodu, co umożliwia budowanie kompleksowych MLOps w ramach jednej platformy. Są funkcjonalnie podobne: jeden język (API Pythona), terminy i funkcje.

Wystarczy dokumentacja wybranej platformy ML, aby zanurzyć się w kontekście. A potem możesz spojrzeć na konkretne alternatywy: różne magazyny funkcji, silniki potoków ML i rejestry modeli. Istnieją certyfikaty od dostawców, które podsumowują to doświadczenie w kursie.

karnet na grę nfl za darmo kodi

Ogólnie rzecz biorąc, wybierając platformę MLOps, firmy powinny brać pod uwagę większe inicjatywy biznesowe i planować z wyprzedzeniem najodpowiedniejszy projekt budynku. Dyskusje z zarządami, ekspertami branżowymi i użytkownikami platformy zapewnią wspólne zrozumienie wyzwań i możliwości, tak aby firmy mogły maksymalizować rentowność, produktywność i wzrost.

Więcej od nas: Całkowicie nowa ładowarka Kovol PD 3.1 Doładowanie Macbooka Pro 16” do 100% w 70 minut

Wniosek

Każda firma korzystająca z technologii uczenia maszynowego dobrze zrobiłaby, gdyby przyjęła zasady MLOps. Jak wspomniano powyżej, MLOps i inne narzędzia, takie jak ModelOps, mogą pomóc poprawić wydajność Twojej firmy, zapewniając, że rozwiązania uczenia maszynowego, z których korzystasz, zapewniają pożądaną wartość.