Компании по всему миру вкладывают коллективные 700 миллиардов долларов в искусственный интеллект и аналитику, и компании вынуждены успешно использовать интеллект, основанный на данных, чтобы получить отдачу от своих огромных инвестиций.

Проблема в том, что только 13 % проектов по науке о данных фактически реализуются.

Опрос состояния корпоративного машинного обучения (ML) в 2020 году показал, что основным препятствием является чрезмерно долгий путь к развертыванию. Среднее время, необходимое организации для запуска одной модели машинного обучения в производство, составляет от 31 до 90 дней, а некоторые компании тратят на производство более года.

Но проблема заключается не только в развертывании моделей. У групп данных также возникают проблемы с отслеживанием того, как их модели работают с оперативными данными, тестированием и повторным развертыванием улучшенных моделей, а также с успешным масштабированием операций AI/ML. Все это мешает организациям извлечь выгоду из своих дорогостоящих инвестиций в науку о данных, и многие обнаруживают, что их рентабельность инвестиций отчаянно не соответствует ожиданиям.

Поскольку ИИ становится все более важным компонентом для поддержания конкурентоспособности организаций, команды должны эффективно развертывать, измерять и монетизировать свое машинное обучение как никогда ранее. Итак, чтобы ваши собственные проекты по науке о данных не попадали в кучу, которую нужно развернуть, узнайте об основных проблемах производства машинного обучения и о том, как вы можете построить бесперебойную работу конвейера искусственного интеллекта, чтобы ни одна модель не была забыта.

Проблемы производства машинного обучения

Модели машинного обучения могут помочь вашим клиентам и повысить ценность бизнеса только после того, как вы их выведете. Но от команды, обрабатывающей данные, до технологического стека, развертывающего модели, путь средней модели машинного обучения к производству усеян препятствиями.

Разрозненные группы данных

Наука о данных — это командный вид спорта. В идеале все сотрудничают друг с другом: от специалистов по данным и инженеров до аналитиков бизнес-аналитики и DevOps. За исключением того, что обычно происходит, когда ученый данных передает свои алгоритмы инженеру данных и, по сути, остается в неведении до тех пор, пока через несколько недель или месяцев модель не будет запущена в производство — если она вообще будет там.

Инженеру данных, у которого уже достаточно работы, часто приходится переписывать алгоритмы на Java, а затем проталкивать их через медленный и утомительный конвейер машинного обучения — или выполнять сложную задачу по внедрению кода Python в производство в масштабе. Операционная группа следит за метриками, но редко держит специалистов по данным в курсе событий. К тому времени, когда руководитель бизнеса жалуется на KPI, прошли месяцы, и специалист по данным уже дал инженеру несколько новых и улучшенных моделей, которые ждут развертывания. Промыть и повторить.

Вдобавок ко всему, эта серьезная разобщенность внутри организации также затрудняет масштабирование операций машинного обучения, поскольку у каждой команды есть свои собственные инструменты, фреймворки и языки, которые часто плохо сочетаются друг с другом.

Стратегия без MLOps

Чаще всего организации не занимаются проектами по науке о данных с такой же самоотдачей, как традиционные проекты разработки. Все слышали о важности DevOps, но как насчет MLOps?

MLOps сочетает разработку машинного обучения с бизнес-знаниями для более эффективного жизненного цикла машинного обучения. По сути, он применяет принципы DevOps к системам машинного обучения. Без него конвейерам ИИ обычно не хватает необходимого мониторинга, управления версиями, масштабируемости и повторяемости, чтобы гарантировать стабильные результаты.

На самом деле, управление версиями и воспроизводимость модели машинного обучения является второй наиболее часто упоминаемой проблемой среди компаний любого размера. Поскольку данные меняются так быстро, точность модели начинает снижаться в ту же секунду, как она запущена в производство, а это означает, что без передовых методов обеспечения непрерывного мониторинга и переобучения модели машинного обучения быстро устаревают и перестают приносить пользу, для которой они были созданы.

Слишком сложный стек технологий

По данным Gartner, 75% предприятий перейдут на внедрение ИИ к концу 2024 года, что приведет к 5-кратному увеличению инфраструктур потоковой передачи данных и аналитики. Проблема в том, что в настоящее время эти инфраструктуры запутаны, дороги и трудно масштабируемы.

Из-за отсутствия жизнеспособных решений для искусственного интеллекта и машинного обучения большинству организаций приходится собирать воедино различные инструменты с открытым исходным кодом, которые часто вводят дополнительные шаги и утомительные обходные пути в их конвейере машинного обучения (например, реинжиниринг моделей в Java). Кроме того, большинство готовых платформ привязывают команды к проприетарным или ограниченным платформам машинного обучения, что замедляет прогресс и затрудняет внедрение моделей машинного обучения в производство в больших масштабах.

Эти негибкие технологии не только мешают командам внедрять машинное обучение в производство, но и сложность их использования не позволяет бизнес-мозгам понять влияние своих инвестиций в ИИ. Кроме того, большинство платформ не поддерживают потоковую передачу данных в режиме реального времени, из-за чего предприятия не могут воспользоваться текущими рыночными тенденциями, а также блокируют операции в реальном времени, такие как динамическое ценообразование, обнаружение мошенничества, профилактическое обслуживание и кибербезопасность.

Как убедиться, что ваше машинное обучение достигает производства

Как и в любом проекте разработки, основными компонентами эффективной конвейерной обработки ИИ являются люди, процессы и технологии. Вот что вам нужно, чтобы перенести модели машинного обучения из рук ваших специалистов по данным в производственную среду.

Сократите разрыв между наукой о данных и операциями

Производственный ИИ включает в себя несколько наборов навыков, и каждый член вашей группы обработки данных должен сыграть решающую роль. Все они должны понимать различные компоненты конвейера и поддерживать непрерывный цикл обратной связи для более плавной работы и более быстрого внедрения инноваций.

Также очень важно, чтобы нужные люди занимали правильные роли, чтобы каждый член команды мог сосредоточиться на том, что у него получается лучше всего. Если ваш бедный специалист по данным тратит 25% своего времени на развертывание, то у него остается меньше времени на настоящую науку о данных.

Хотя специалисты по данным всегда должны быть вовлечены даже после того, как модели находятся в производстве, большую часть их времени лучше потратить на инновации, а также на упреждающую переподготовку, тестирование и повышение точности прогнозов по мере поступления новых данных.

Стоит отметить, что создание организации, управляемой ИИ, которая использует данные и процветает благодаря межфункциональному сотрудничеству, — это не просто вопрос найма новых талантов. Для долгосрочного культурного сдвига сосредоточьтесь на специальном обучении компании как существующих, так и новых сотрудников, чтобы с самого начала научиться гибкому развитию и беспрепятственному общению.

Внедряйте практики MLOps

MLOps обычно является недостающим элементом, который не дает командам впасть в «модельный долг». Машинное обучение требует более быстрой итерации, чем традиционное программное обеспечение, поэтому, если вы хотите конкурировать в эпоху ИИ и аналитики, вам понадобится железный конвейер, который стандартизирует непрерывный мониторинг, управление версиями и переобучение.

Мониторинг является особенно важным компонентом. Дрейф понятий подвергает ваши модели риску получения неверных прогнозов, поскольку новые данные могут не совпадать с данными, на которых была обучена модель. Благодаря мониторингу, встроенному в ваш конвейер, ваша команда может обнаружить это отклонение на ранней стадии, чтобы специалисты по данным могли принять корректирующие меры до того, как это повлияет на ваш бизнес или клиентов. Мониторинг также важен для производственной версии (например, просмотр поведения модели в тестовой среде перед выпуском в рабочую среду).

MLOps также включает еще один важный компонент: быстрые эксперименты и тестирование новых моделей. Это позволяет группам специалистов по обработке и анализу данных определять эксперименты, сравнивать модели друг с другом и выбирать модели, которые обеспечат наибольшую рентабельность инвестиций или влияние на бизнес. Наличие этого шага в вашем конвейере гарантирует, что в производство будут запущены только самые высокопроизводительные модели, а не трата вычислительных ресурсов на брак.

Выберите правильные технологии

Предоставление нужным людям неправильных инструментов может сломать всю вашу операцию машинного обучения. Технологии — это то, что связывает все ваши усилия по машинному обучению, поэтому вам нужно разумно выбирать платформы и инструменты. Обычно это означает решения, которые обеспечивают:

  • Гибкость интеграции с вашими существующими инструментами и платформами
  • Поддержка как потоковой передачи данных в реальном времени, так и периодической обработки
  • Подробная аналитика для измерения и улучшения влияния на бизнес
  • Корпоративные функции, обеспечивающие простое масштабирование AI и ML

В 2019 году Gartner заверил, что более широкое использование коммерческого ИИ и машинного обучения поможет ускорить развертывание моделей в производстве, что повысит ценность этих инвестиций для бизнеса.

С появлением большего количества решений корпоративного класса организации могут, наконец, отказаться от разрозненных инструментов и принять более унифицированную и гибкую настройку, которая обеспечивает быстрое масштабирование, обработку данных в реальном времени, бесшовную интеграцию и надежное управление моделями, которые в настоящее время являются платформами с открытым исходным кодом. недостаток.

Сделайте так, чтобы каждая модель машинного обучения имела значение с Wallaroo

Поскольку почти каждая компания спешит улучшить свои операции машинного обучения, чтобы повысить свою конкурентоспособность, просто нет времени на задержки из-за медленных технологий и некачественных процессов.

Хотя не у каждой компании есть ресурсы для оптимизации своей деятельности. Как пишет MIT Review:

«Большинство компаний не получают значительно больше отдачи от часов, которые проводят их сотрудники. Такой прирост производительности является самым большим в самых крупных и богатых компаниях, которые могут позволить себе вкладывать значительные средства в технологическую инфраструктуру, необходимую для эффективной работы ИИ».

Но успешная экосистема машинного обучения не должна ограничиваться только компаниями с наибольшим количеством ресурсов.

Познакомьтесь с Wallaroo, корпоративной платформой для производства искусственного интеллекта, которая уравнивает правила игры для организаций любого размера, делая их быстрыми, простыми и дешевыми для производства моделей машинного обучения. Wallaroo переворачивает сценарий, позволяя вам:

  • Развертывание моделей за считанные секунды. Специалисты по обработке и анализу данных могут быстро загружать, развертывать, тестировать и повторять модели машинного обучения, используя уже известные им платформы с открытым исходным кодом. Это сокращает время развертывания до считанных секунд, избавляясь от «задолженности по модели» и давая специалистам по данным уверенность в том, что их тяжелая работа будет запущена в производство как можно скорее.
  • Оптимизация MLOps. Wallaroo предоставляет инструменты, необходимые для упрощенного мониторинга, масштабируемости, экспериментирования и воспроизводимости прямо из коробки. Кроме того, вы можете интегрировать Wallaroo с популярными системами управления версиями и управления для надежного контроля версий и надежности моделей.
  • Используйте данные в режиме реального времени. Будучи самой быстрой платформой на рынке для производственного ИИ, вы можете анализировать данные в 100 раз быстрее и реагировать на изменения рынка в режиме реального времени, чтобы опередить своих более медленных конкурентов.
  • Удобный мониторинг производительности.Встроенная аналитика и метрики в реальном времени позволяют специалистам по работе с данными быстро отслеживать, измерять и повторять свои модели. Интуитивно понятная информационная панель также дает бизнес-руководителям представление о том, как работают их инвестиции в ИИ, поэтому вы можете быть уверены, что всегда используете лучшие модели.
  • Масштабирование при меньших затратах. Молниеносные вычисления и возможность запуска нескольких моделей на одном сервере сокращают затраты на инфраструктуру и обслуживание на 80 %. Благодаря простой унифицированной настройке, которая делает гораздо больше, используя меньше ресурсов, вы можете легко масштабировать свои AI и ML с значительно меньшими инвестициями.

Без сомнения, компании, которым удастся запустить свои модели машинного обучения в массовое производство, будут иметь явное преимущество перед конкурентами — и львиную долю триллионов потенциальной выручки. Благодаря такой интегрированной, интуитивно понятной системе, как Wallaroo, вы, наконец, можете предоставить своей команде по работе с данными технологию, необходимую им для быстрого внедрения машинного обучения, извлечения выгоды из их усилий и извлечения максимальной выгоды для бизнеса из каждой модели.

Готовы к тому, чтобы ваши самые смелые идеи всегда воплощались в жизнь? Свяжитесь, чтобы начать.