Beneficiile platformei complete MLOps

Ce este MLOps? De ce au nevoie afacerile de el? Veți avea nevoie de specialiști care să o susțină? Răspundem la aceste întrebări și la multe altele în timp ce explorăm fundalul MLOps și aplicațiile sale.

MLOps este un concept relativ nou. Doar în ultimii câțiva ani, vedem primele mențiuni ale necesității unui management cuprinzător al ciclului de viață al învățării automate în operațiunile industriale și producție. În practică, problema implementării modelelor de învățare automată (ML) într-o afacere reală nu se limitează la pregătirea datelor, dezvoltarea și formarea unei rețele neuronale sau a altor algoritmi de învățare automată. Mulți factori influențează calitatea unei soluții de producție, de la verificarea setului de date până la testare și implementare într-un mediu de producție ca o aplicație Big Data fiabilă.

Aceasta înseamnă că rezultatele reale ale predicției sau clasificării depind nu numai de arhitectura rețelei neuronale și de metoda de învățare automată pe care a propus-o cercetătorul de date, ci și de modul în care echipa de dezvoltare a implementat acest model, iar administratorii l-au implementat într-un mediu de cluster. De asemenea, este importantă calitatea datelor de intrare (calitatea datelor), sursele, canalele și frecvența de primire a acestora, care este responsabilitatea inginerului de date.

Obstacolele organizatorice și tehnice în interacțiunea specialiștilor diversificați implicați în dezvoltarea, testarea, implementarea și suportul soluțiilor ML conduc la creșterea timpului de creare a unui produs și la scăderea valorii acestuia pentru o afacere. MLOps a fost inventat pentru a elimina astfel de bariere. La fel ca DevOps și DataOps, MLOps încearcă să crească automatizarea și să îmbunătățească calitatea soluțiilor industriale de învățare automată, acordând atenție cerințelor de reglementare și beneficiilor de afaceri.

Procesul tipic pentru dezvoltarea și operarea produselor software cu modele de învățare automată

Astfel, MLOps este o cultură și un set de practici pentru managementul integrat și automatizat al ciclului de viață al sistemelor de învățare automată, combinând operațiunile lor de dezvoltare și suport, inclusiv integrarea, testarea, lansarea, implementarea și gestionarea infrastructurii.

MLOps extinde CRISP-DM metodologie cu ajutorul unei abordări Agile și a instrumentelor tehnice pentru operațiuni automate cu date, modele de învățare automată, cod și mediu. Aceste instrumente includ, de exemplu, Cloudera Data Science Workbench.

Este de așteptat ca aplicarea MLOps în practică să evite greșelile și problemele comune cu care se confruntă oamenii de știință de date care lucrează în conformitate cu fazele clasice ale CRISP-DM.

Top 10 beneficii pentru afaceri și știința datelor

Dintre toate beneficiile implementării MLOps, următoarele avantaje ale Agil abordările sunt considerate cele mai semnificative în raport cu specificul implementării industriale a învățării automate:

1. Reducerea timpului de obținere a rezultatelor de înaltă calitate datorită gestionării fiabile și eficiente a ciclului de viață al învățării automate;
2. Fluxuri de lucru și modele reproductibile datorită metodelor și instrumentelor de Dezvoltare/Integrare/Instruire continuă (CD/CI/CT);
3. Ușurință de implementare a modelelor ML de înaltă precizie oriunde și oricând;
4. Sistem de management integrat și monitorizare continuă a resurselor de învățare automată;
5. Eliminarea barierelor organizaționale și integrarea experienței specialiștilor ML diversificați.

Prin urmare, cu ajutorul MLOps-urilor, pot fi optimizate următoarele aspecte ale operațiunilor ML:

1. Unificați ciclul de lansare al modelelor de învățare automată și al produselor software create pe baza acestora;
2. Automatizați testarea artefactelor de învățare automată, cum ar fi validarea datelor, testarea modelului ML în sine și integrarea acestuia într-o soluție de producție;
3. Implementați principii flexibile în proiectele de învățare automată;
4. Sprijină modele de învățare automată și seturi de date pentru acestea în sistemele CI/CD/CT;
5. Reduceți datoria tehnică pentru modelele ML.

Este de remarcat faptul că tehnicile organizaționale ale MLOps ar trebui să fie independente de limbaj, cadru, platformă și infrastructură. Și din punct de vedere tehnic, arhitectura generală a sistemului MLOps va include platforme pentru colectarea și agregarea Big Data, aplicații pentru analiza și pregătirea datelor pentru modelarea ML, instrumente pentru efectuarea de calcule și analize, precum și instrumente pentru deplasarea automată a datelor. modele de învățare automată, date și produse software create pe baza lor între diferite procese ale ciclului lor de viață.

Acest lucru va automatiza parțial sau complet sarcinile de lucru ale unui cercetător de date, unui inginer de date, unui specialist ML, unui arhitect și dezvoltator de soluții Big Data, precum și ale unui inginer DevOps care utilizează conducte (pipelines) unificate și eficiente.

Cum specialiștii pot intra în practicile MLops

Pentru a înțelege cum lucrează oamenii de știință de date, puteți privi metodologia CRISP-DM - ​​fazele care coincid aproximativ cu proiectul DS.

În continuare, trebuie să știți, în general, cum funcționează infrastructura modernă: CI/CD, experimente de logare, cum să versați seturile de date și mediul - în general, să înțelegeți ce face un inginer modern Data DevOps.

Este important să înțelegeți bine procesul de dezvoltare, inclusiv ciclul de viață al unui produs Data Science și munca echipelor implicate în acesta: ingineria datelor, ingineria sistemului, știința datelor și partea aplicată sunt opțiuni de integrare diferite. Adică, trebuie să înțelegeți în general cum funcționează totul în diferite părți ale proiectului.

Citește și: Construirea și îmbunătățirea scorului dvs. de credit: un ghid de utilizare

Cum să alegi o platformă pentru MLops

Din fericire, există alegeri grozave. Există sursă deschisă, cum ar fi MLflow, și există soluții cloud care ajută la automatizarea oricărei părți a conductei.

Puteți începe cu orice platformă, puteți vedea ce sarcini rezolvă și cum le rezolvă. Pentru simplitate, puteți prelua implementarea de la furnizorul de cloud – SageMaker, Vertex AI , sau Azure ML. Furnizorii de cloud sunt considerați mai convenabil, deoarece toate componentele suplimentare pot fi adăugate cu câteva linii de cod, făcând posibilă construirea MLO-urilor end-to-end într-o singură platformă. Ele sunt similare din punct de vedere funcțional: o singură limbă (API-ul Python), termeni și caracteristici.

Documentația platformei ML selectate este suficientă pentru a vă scufunda în context. Și apoi puteți analiza alternative specifice: diferite magazine de caracteristici, motoare de pipeline ML și registre de modele. Există certificări de la furnizori care rezumă această experiență într-un curs.

În general, atunci când aleg o platformă MLOps, companiile ar trebui să ia în considerare inițiative de afaceri mai mari și să planifice din timp pentru cel mai potrivit design al clădirii. Discuțiile cu consiliile executive, experți din industrie și utilizatorii platformei vor oferi o înțelegere colectivă a provocărilor și oportunităților, astfel încât întreprinderile să poată maximiza profitabilitatea, productivitatea și creșterea.

Mai multe de la noi: Noul încărcător Kovol PD 3.1 Boost Macbook Pro 16” la 100% în 70 de minute

Concluzie

Orice companie care folosește tehnologia de învățare automată ar face bine să adopte principiile MLOps. După cum am menționat mai sus, MLOps și alte instrumente precum ModelOps vă pot ajuta să îmbunătățiți performanța companiei dvs., asigurându-vă că soluțiile de învățare automată pe care le utilizați oferă valoarea dorită.