Fordeler med den omfattende MLOps-plattformen

Hva er MLOps? Hvorfor trenger bedrifter det? Vil du kreve spesialister for å støtte det? Vi svarer på disse spørsmålene og mer mens vi utforsker bakgrunnen til MLOps og dens applikasjoner.

MLOps er et relativt nytt konsept. Bare de siste årene har vi sett de første omtalene av behovet for omfattende styring av livssyklusen til maskinlæring i industriell drift og produksjon. I praksis er ikke problemet med å implementere modeller for maskinlæring (ML) i en ekte virksomhet begrenset til dataforberedelse, utvikling og opplæring av et nevralt nettverk eller andre maskinlæringsalgoritmer. Mange faktorer påvirker kvaliteten på en produksjonsløsning, fra datasettverifisering til testing og distribusjon i et produksjonsmiljø som en pålitelig Big Data-applikasjon.

Dette betyr at de faktiske resultatene av prediksjon eller klassifisering ikke bare avhenger av den nevrale nettverksarkitekturen og maskinlæringsmetoden som dataforskeren foreslo, men også av hvordan utviklingsteamet implementerte denne modellen, og administratorer implementerte den i et klyngemiljø. Også viktig er kvaliteten på inndataene (datakvalitet), kilder, kanaler og hvor ofte de mottas, som er dataingeniørens ansvar.

Organisatoriske og tekniske hindringer i samspillet mellom diversifiserte spesialister involvert i utvikling, testing, distribusjon og støtte for ML-løsninger fører til en økning i tiden for å lage et produkt og en reduksjon i verdien for en virksomhet. MLOps ble oppfunnet for å eliminere slike barrierer. I likhet med DevOps og DataOps, søker MLOps å øke automatisering og forbedre kvaliteten på industrielle maskinlæringsløsninger, med oppmerksomhet til regulatoriske krav og forretningsfordeler.

Den typiske prosessen for utvikling og drift av programvareprodukter med maskinlæringsmodeller

Dermed er MLOps en kultur og et sett med praksis for integrert og automatisert livssyklusadministrasjon av maskinlæringssystemer, som kombinerer deres utviklings- og støtteoperasjoner, inkludert integrasjon, testing, utgivelse, distribusjon og infrastrukturadministrasjon.

MLOps omfang CRISP-DM metodikk ved hjelp av en smidig tilnærming og tekniske verktøy for automatiserte operasjoner med data, maskinlæringsmodeller, kode og miljø. Disse verktøyene inkluderer for eksempel Cloudera Data Science Workbench.

Det forventes at bruken av MLOps i praksis vil unngå vanlige feil og problemer som dataforskere står overfor som arbeider i samsvar med de klassiske fasene av CRISP-DM.

Topp 10 fordeler for forretnings- og datavitenskap

Av alle fordelene ved å implementere MLOps, er følgende fordeler ved Smidig tilnærminger anses som de mest betydningsfulle i forhold til spesifikasjonene ved industriell distribusjon av maskinlæring:

1. Redusere tiden for å oppnå resultater av høy kvalitet på grunn av pålitelig og effektiv styring av livssyklusen til maskinlæring;
2. Reproduserbare arbeidsflyter og modeller takket være kontinuerlig utvikling/integrasjon/opplæring (CD/CI/CT) metoder og verktøy;
3. Enkel utplassering av høypresisjons ML-modeller hvor som helst og når som helst;
4. System for integrert styring og kontinuerlig overvåking av maskinlæringsressurser;
5. Eliminering av organisatoriske barrierer og integrering av erfaring fra diversifiserte ML-spesialister.

Derfor, ved hjelp av MLOps, kan følgende aspekter ved ML-operasjoner optimaliseres:

1. Samle utgivelsessyklusen for maskinlæringsmodeller og programvareprodukter laget på grunnlag av dem;
2. Automatiser testing av maskinlæringsartefakter, for eksempel datavalidering, testing av selve ML-modellen og dens integrering i en produksjonsløsning;
3. Implementere fleksible prinsipper i maskinlæringsprosjekter;
4. Støtte maskinlæringsmodeller og datasett for dem i CI/CD/CT-systemer;
5. Reduser teknisk gjeld for ML-modeller.

Det er bemerkelsesverdig at organisasjonsteknikkene til MLOps bør være uavhengige av språk, rammeverk, plattform og infrastruktur. Og fra et teknisk synspunkt vil den generelle arkitekturen til MLOps-systemet inkludere plattformer for innsamling og aggregering av Big Data, applikasjoner for å analysere og forberede data for ML-modellering, verktøy for å utføre beregninger og analyser, samt verktøy for automatisert bevegelse av maskinlæringsmodeller, data og programvareprodukter laget på grunnlag av ulike prosesser i deres livssyklus.

Dette vil delvis eller fullstendig automatisere arbeidsoppgavene til en dataforsker, en dataingeniør, en ML-spesialist, en arkitekt og utvikler av Big Data-løsninger, samt en DevOps-ingeniør ved bruk av enhetlige og effektive pipelines (pipelines).

Hvordan spesialister kan komme inn i MLops-praksis

For å forstå hvordan dataforskere jobber, kan du se på CRISP-DM-metodikken – fasene som omtrent sammenfaller med DS-prosjektet.

Deretter må du generelt vite hvordan den moderne infrastrukturen fungerer: CI/CD, loggingseksperimenter, hvordan du versjonerer datasett og miljøet – generelt sett forstå hva en moderne Data DevOps-ingeniør gjør.

Det er viktig å ha en god forståelse av utviklingsprosessen, inkludert livssyklusen til et datavitenskapelig produkt, og arbeidet til teamene som er involvert i det: datateknikk, systemteknikk, datavitenskap og den anvendte delen er forskjellige integrasjonsalternativer. Det vil si at du generelt må forstå hvordan alt fungerer i ulike deler av prosjektet.

Les også: Bygg og forbedre din kredittpoengsum: En veiledning

Hvordan velge en plattform for MLops

Heldigvis finnes det gode valg. Det er åpen kildekode, som MLflow, og det finnes skyløsninger som hjelper til med å automatisere enhver del av rørledningen.

Du kan starte med hvilken som helst plattform, se hvilke oppgaver den løser, og hvordan den løser dem. For enkelhets skyld kan du ta implementeringen fra skyleverandøren – SageMaker, Vertex AI , eller Azure ML. Skyleverandører anses som mer praktiske, fordi alle tilleggskomponenter kan legges til med noen få linjer med kode, noe som gjør det mulig å bygge ende-til-ende MLOps innenfor en enkelt plattform. De er funksjonelt like: ett språk (Python API), termer og funksjoner.

Dokumentasjonen for den valgte ML-plattformen er nok til å fordype deg i konteksten. Og så kan du se på spesifikke alternativer: forskjellige funksjonsbutikker, ML-rørledningsmotorer og modellregistre. Det er sertifiseringer fra tilbydere som oppsummerer denne opplevelsen til et kurs.

Generelt, når de velger en MLOps-plattform, bør selskaper vurdere større forretningsinitiativer og planlegge for den mest passende bygningsdesignen. Diskusjoner med ledere, bransjeeksperter og plattformbrukere vil gi en kollektiv forståelse av utfordringene og mulighetene slik at virksomheter kan maksimere lønnsomhet, produktivitet og vekst.

Mer fra oss: Helt nye Kovol PD 3.1 Charger Boost Macbook Pro 16' til 100 % på 70 minutter

Konklusjon

Ethvert selskap som bruker maskinlæringsteknologi vil gjøre det bra å ta i bruk prinsippene for MLOps. Som nevnt ovenfor kan MLOps og andre verktøy som ModelOps hjelpe deg med å forbedre bedriftens ytelse, og sikre at maskinlæringsløsningene du bruker gir ønsket verdi.