Faedah Platform MLOps Komprehensif

Apakah MLOps? Mengapa perniagaan memerlukannya? Adakah anda memerlukan pakar untuk menyokongnya? Kami menjawab soalan tersebut dan banyak lagi sambil meneroka latar belakang MLOps dan aplikasinya.

pasang kodi di tv pintar panera viera

MLOps adalah konsep yang agak baru. Hanya dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kami melihat sebutan pertama keperluan untuk pengurusan komprehensif kitaran hayat pembelajaran mesin dalam operasi dan pengeluaran industri. Dalam amalan, masalah melaksanakan model pembelajaran mesin (ML) dalam perniagaan sebenar tidak terhad kepada penyediaan data, pembangunan dan latihan rangkaian saraf atau algoritma pembelajaran mesin yang lain. Banyak faktor mempengaruhi kualiti penyelesaian pengeluaran, daripada pengesahan set data kepada ujian dan penggunaan dalam persekitaran pengeluaran sebagai aplikasi Data Besar yang boleh dipercayai.

Ini bermakna keputusan sebenar ramalan atau klasifikasi bergantung bukan sahaja pada seni bina rangkaian saraf dan kaedah pembelajaran mesin yang dicadangkan oleh saintis data, tetapi juga pada cara pasukan pembangunan melaksanakan model ini, dan pentadbir menggunakannya dalam persekitaran kluster. Juga penting ialah kualiti data input (kualiti data), sumber, saluran, dan kekerapan penerimaannya, yang menjadi tanggungjawab jurutera data.

Halangan organisasi dan teknikal dalam interaksi pakar pelbagai yang terlibat dalam pembangunan, ujian, penggunaan dan sokongan penyelesaian ML membawa kepada peningkatan masa untuk mencipta produk dan penurunan nilainya untuk perniagaan. MLOps dicipta untuk menghapuskan halangan tersebut. Seperti DevOps dan DataOps, MLOps berusaha untuk meningkatkan automasi dan meningkatkan kualiti penyelesaian pembelajaran mesin industri, memberi perhatian kepada keperluan kawal selia dan faedah perniagaan.

Proses biasa untuk membangunkan dan mengendalikan produk perisian dengan model pembelajaran mesin

Oleh itu, MLOps ialah budaya dan satu set amalan untuk pengurusan kitaran hayat bersepadu dan automatik bagi sistem pembelajaran mesin, menggabungkan pembangunan dan operasi sokongan mereka, termasuk penyepaduan, ujian, pelepasan, penggunaan dan pengurusan infrastruktur.

MLOps sejauh mana CRISP-DM metodologi dengan bantuan pendekatan Agile dan alatan teknikal untuk operasi automatik dengan data, model pembelajaran mesin, kod dan persekitaran. Alat ini termasuk, sebagai contoh, Cloudera Data Science Workbench.

Adalah diharapkan bahawa aplikasi MLOps dalam amalan akan mengelakkan kesilapan dan masalah biasa yang dihadapi oleh saintis data yang bekerja mengikut fasa klasik CRISP-DM.

10 Faedah Terbaik untuk Perniagaan dan Sains Data

Daripada semua faedah melaksanakan MLOps, kelebihan berikut daripada Tangkas pendekatan dianggap paling penting berhubung dengan spesifik penggunaan industri pembelajaran Mesin:

bagaimana melihat profil facebook anda sebagai orang lain di iphone

1. Mengurangkan masa untuk mendapatkan hasil berkualiti tinggi kerana pengurusan kitaran hayat pembelajaran mesin yang boleh dipercayai dan cekap;
2. Aliran kerja dan model yang boleh dihasilkan semula terima kasih kepada kaedah dan alatan Pembangunan/Integrasi/Latihan (CD/CI/CT) Berterusan;
3. Kemudahan penggunaan model ML berketepatan tinggi di mana-mana dan pada bila-bila masa;
4. Sistem pengurusan bersepadu dan pemantauan berterusan sumber pembelajaran mesin;
5. Penghapusan halangan organisasi dan penyepaduan pengalaman pakar ML yang pelbagai.

Oleh itu, dengan bantuan MLOps, aspek operasi ML berikut boleh dioptimumkan:

1. Menyatukan kitaran keluaran model pembelajaran mesin dan produk perisian yang dicipta berdasarkannya;
2. Automatikkan ujian artifak pembelajaran mesin, seperti pengesahan data, ujian model ML itu sendiri dan penyepaduannya ke dalam penyelesaian pengeluaran;
3. Melaksanakan prinsip fleksibel dalam projek pembelajaran mesin;
4. Sokong model pembelajaran mesin dan set data untuk mereka dalam sistem CI/CD/CT;
5. Kurangkan hutang teknikal untuk model ML.

Perlu diperhatikan bahawa teknik organisasi MLOps hendaklah bebas daripada bahasa, rangka kerja, platform dan infrastruktur. Dan dari sudut teknikal, seni bina umum sistem MLOps akan merangkumi platform untuk mengumpul dan mengagregat Data Besar, aplikasi untuk menganalisis dan menyediakan data untuk pemodelan ML, alat untuk melakukan pengiraan dan analisis, serta alat untuk pergerakan automatik model pembelajaran mesin, data dan produk perisian yang dicipta berdasarkan mereka antara pelbagai proses kitaran hayat mereka.

Ini akan mengautomasikan sebahagian atau sepenuhnya tugas kerja saintis data, jurutera data, pakar ML, arkitek dan pembangun penyelesaian Big Data, serta jurutera DevOps menggunakan saluran paip (talian paip) yang bersatu dan cekap.

Bagaimana Pakar Boleh Menyertai Amalan MLops

Untuk memahami cara saintis data berfungsi, anda boleh melihat metodologi CRISP-DM—fasa yang secara kasarnya bertepatan dengan projek DS.

Seterusnya, anda perlu tahu, secara umum, cara infrastruktur moden berfungsi: CI/CD, eksperimen pengelogan, cara membuat versi set data dan persekitaran—secara amnya, fahami perkara yang dilakukan oleh jurutera Data DevOps moden.

Adalah penting untuk mempunyai pemahaman yang baik tentang proses pembangunan, termasuk kitaran hayat produk sains Data, dan kerja pasukan yang terlibat di dalamnya: kejuruteraan data, kejuruteraan sistem, sains data dan bahagian yang digunakan ialah pilihan penyepaduan yang berbeza. Iaitu, anda perlu secara amnya memahami bagaimana semuanya berfungsi di bahagian projek yang berlainan.

mac aplikasi desktop hangouts

Baca juga: Membina dan Meningkatkan Skor Kredit Anda: Panduan Cara

Cara Memilih Platform Untuk MLops

Nasib baik, terdapat pilihan yang hebat. Terdapat sumber terbuka, seperti MLflow, dan terdapat penyelesaian awan yang membantu mengautomasikan mana-mana bahagian saluran paip.

Anda boleh bermula dengan mana-mana platform, lihat tugasan yang diselesaikan dan cara ia menyelesaikannya. Untuk kesederhanaan, anda boleh mengambil pelaksanaan daripada vendor awan - SageMaker, Puncak AI , atau Azure ML. Pembekal awan dianggap lebih mudah, kerana semua komponen tambahan boleh ditambah dengan beberapa baris kod, membolehkan untuk membina MLOp hujung ke hujung dalam satu platform. Mereka mempunyai fungsi yang serupa: satu bahasa (Python API), istilah dan ciri.

Dokumentasi platform ML yang dipilih sudah cukup untuk menyelami konteks. Dan kemudian anda boleh melihat alternatif khusus: kedai ciri yang berbeza, enjin saluran paip ML dan pendaftaran model. Terdapat pensijilan daripada pembekal yang meringkaskan pengalaman ini ke dalam kursus.

Secara umum, apabila memilih platform MLOps, syarikat harus mempertimbangkan inisiatif perniagaan yang lebih besar dan merancang lebih awal untuk reka bentuk bangunan yang paling sesuai. Perbincangan dengan lembaga eksekutif, pakar industri dan pengguna platform akan memberikan pemahaman kolektif tentang cabaran dan peluang supaya perniagaan dapat memaksimumkan keuntungan, produktiviti dan pertumbuhan.

tumblr mass post delete

Lagi daripada kami: Pengecas Kovol PD 3.1 Serba Baharu Macbook Pro 16” kepada 100% Dalam 70 Minit

Kesimpulan

Mana-mana syarikat yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin adalah baik untuk menerima pakai prinsip MLOps. Seperti yang dinyatakan di atas, MLOps dan alatan lain seperti ModelOps boleh membantu anda meningkatkan prestasi syarikat anda, memastikan bahawa penyelesaian pembelajaran mesin yang anda gunakan memberikan nilai yang diingini.