Развертывание модели машинного обучения — кошмар специалиста по данным. Но почему это такая большая болевая точка? Можем ли мы упростить и оптимизировать этот процесс? Ответ ДА, можно! Благодаря развертыванию одним щелчком мыши в AI & Analytics Engine сложное развертывание моделей осталось в прошлом.
Только очень небольшой процент проектов машинного обучения увидит свет. Ты знаешь почему?
Специалисты по данным любят играть с данными, а затем создавать эффективные модели машинного обучения в R или блокноте Python Jupyter, но это только половина работы. Модели бесполезны, если они не помещены в производственную среду, где они могут начать делать прогнозы в режиме реального времени с оперативными данными.
Переход от разработки модели к развертыванию модели является серьезной проблемой для компаний, поскольку навыки и опыт, необходимые в обеих областях, не пересекаются и, следовательно, требуют настройки эффективного рабочего процесса.
Развертывание модели — это последний этап жизненного цикла машинного обучения, обычно самый сложный. Специалисты по данным считают, что развертывание моделей выходит за рамки их работы и что эту задачу лучше оставить инженерам данных или инженерам по машинному обучению, поскольку она включает в себя концепции, связанные с DevOps и разработкой программного обеспечения.
Почему развертывание модели является такой большой проблемой?
Развертывание модели — это концепция, которая редко обсуждается при изучении курса машинного обучения. Основное внимание всегда уделяется обучению алгоритма, а затем его тонкой настройке для разработки наилучшей возможной модели. В то время как разработка модели может выполняться исследователями данных изолированно, развертывание модели требует совместной работы нескольких функциональных групп. ИТ-команда и заинтересованные стороны бизнеса должны согласовать ожидания относительно того, как конечные пользователи должны иметь возможность взаимодействовать с прогнозами модели.
Вот несколько причин, по которым это может привести к бессонным ночам специалистов по данным.
Языки разработки и развертывания могут отличаться
Вообще говоря, специалисты по данным используют R или Python для разработки своих моделей в автономной среде, но производственные модели обычно приходится переписывать на другом языке программирования, таком как Java или C++, для поддержки существующей архитектуры. Также необходимо проверить качество кода, чтобы увидеть, можно ли развернуть модель в новой среде и получить такое же поведение. При переписывании модели на разных языках результаты могут показать значительное отклонение, и согласование результатов может стать проблемой.
Устаревшие системы могут сдерживать вас
Многие организации по-прежнему полагаются на устаревшие системы, что чрезвычайно затрудняет миграцию существующего программного обеспечения в новую хост-среду и запуск его там. Чтобы решить эту проблему, компаниям в первую очередь необходимо избавиться от существующего наследия и перейти на новые системы, а на этот переход могут уйти годы.
Проблемы с масштабируемостью могут свести вас с ума
Когда модель обучается в автономной среде, она обычно подвергается воздействию ограниченного объема данных, который может поместиться в памяти ноутбука или ПК. Однако по мере того, как модель переходит в производство, ей приходится принимать огромные объемы данных, и становится проблемой масштабировать приложение, сохраняя при этом те же критерии производительности. По мере роста пользовательской базы приложения модель необходимо масштабировать и делать более надежной.
Мониторинг после развертывания добавляет еще один уровень сложности
Вы все еще не закончили, даже после того, как развернули свою модель в реальной среде. За ним нужно постоянно следить, чтобы отслеживать проблемы. Некоторые модели необходимо переобучить, чтобы убедиться, что они не отклоняются слишком далеко от реальных данных. Модель может изначально хорошо работать в реальной среде, когда она развернута, но если проблемы дрейфа не будут учтены, производительность модели ухудшится. Следовательно, даже после развертывания модель требует постоянного тестирования и мониторинга для оптимизации.
Развертывание в один клик на помощь
Мы обсудили некоторые из основных проблем, которые могут возникнуть при развертывании модели и которые могут помешать реализации проекта ИИ.
Есть ли выход? Обязательно ли все должно быть так сложно для специалистов по данным?
Есть простое решение!
В PI.EXCHANGE мы понимаем боль и страдания, связанные с созданием ценности для бизнеса с помощью ИИ, будь то разработка модели или развертывание модели. Именно по этой причине наша команда создала универсальное решение для всех задач, связанных с наукой о данных. AI & Analytics Engine может стать вашим надежным другом, когда дело доходит до развертывания модели. В нем есть все функции, перед которыми вы не могли бы устоять, и мы можем с абсолютной уверенностью сказать, что Engine сметет вас с ног. Буквально!
Заворачивать
Развертывание модели — одна из самых сложных частей жизненного цикла машинного обучения. Из-за нехватки специалистов большинству компаний крайне сложно иметь разнообразную команду, которая может заниматься различными аспектами разработки и развертывания моделей.
Но должно ли предприятиям так сложно извлекать пользу из своих данных? Ответ - нет! AI & Analytics Engine, например, может значительно сократить время выхода на рынок за счет автоматизации всего жизненного цикла машинного обучения. Несколько щелчков мышью теперь позволят вам получить полную отдачу от ваших данных и оставаться впереди игры.
Подпишитесь на наши еженедельные рассылки по электронной почте, чтобы получать информацию обо всем, что связано с машинным обучением, и о том, как вы можете ускорить и автоматизировать свои процессы с помощью AI & Analytics Engine. Или запишитесь на 2-недельный бесплатный пробный период!
Первоначально опубликовано на https://www.pi.exchange.
