Разница между ModelOps и MLOps

Знакомство с преимуществами, ограничениями и приложениями ModelOps и их отличиями от MLOps.

Что такое ModelOps?

ModelOps (или Model Operations) — это структура или практика, которая используется для решения задач DevOps в управлении моделями машинного обучения. Его основная цель — операционализировать аналитику или перевести модели из стадии разработки в производство, таким образом превратив моделирование из академического упражнения в коммерческую выгоду. Он эффективно использует ценность аналитики, применяя науку о данных к принятию организационных решений.

ModelOps часто называют «расширенным управлением моделями». Однако, поскольку он управляется широким спектром технологий, от данных до выбора, он намного шире, чем управление моделями. Он также известен как MLOps, DeepOps или AIOps и представляет собой структуру, которая позволяет организациям эффективно перемещать модели от разработки к производству.

Различия между ModelOps и MLOps

Недавно стало известно, что ModelOps является важным связующим звеном в решении проблем с доставкой «последней мили» для реализации ИИ. Внедрение и управление моделями ИИ, используемыми в производственных системах, называется MLOps, а ModelOps — это подмножество MLOps. Инструменты ModelOps предлагают все возможности MLOps с несколькими существенными дополнениями, которые мы обсудим далее в этой статье.

1. MLOps означает операции машинного обучения и интегрирует принципы DevOps в рабочие процессы машинного обучения, чтобы автоматизировать доставку программного обеспечения машинного обучения. ModelOps, с другой стороны, расшифровывается как Model Operations и представляет собой целостный подход к прогнозному анализу и рабочим процессам машинного обучения.
2. MLOps — это операционализация моделей машинного обучения, а ModelOps — руководство и управление жизненным циклом моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.
3. MLOps был вдохновлен концепцией DevOps, которая управляет процессом и практикой модификации и обновления программного обеспечения. Это сочетание методов, процедур и технологий, которое позволяет широкомасштабно развертывать модели машинного обучения в рабочей среде, в то время как ModelOps фокусируется на обеспечении работоспособности моделей машинного обучения.

Каковы преимущества ModelOps?

1. Оптимизация процесса аналитики и минимизация времени между разработкой и развертыванием приведет к более быстрой окупаемости инвестиций.
2. Путем усиления контроля над жизненным циклом аналитики и регулярной оценки производительности и бизнес-эффекта развернутых моделей можно достичь лучших и более обоснованных бизнес-результатов.
3. Масштабирование аналитики за счет автоматизации и воспроизводимости означает, что можно делать больше с меньшими затратами благодаря лучшему сотрудничеству между бизнесом, специалистами по данным, операциями и ИТ.
4. ModelOps предлагает более эффективное автоматизированное принятие решений в режиме реального времени за счет включения аналитических знаний в каждое решение компании и точку взаимодействия с потребителем.
5. Конечно, аналитические модели можно разрабатывать и развертывать без ModelOps. Однако его использование оптимизирует весь процесс, увеличивая скорость, объем и управляемость моделей, запускаемых в производство. При взаимодействии с компаниями часто поднимается вопрос о том, как ModelOps соотносится с DevOps и DataOps. Несмотря на то, что как DataOps, так и DevOps имеют широкое влияние, их интеграция позволяет предприятиям и организациям получать максимальную отдачу от своих инвестиций в аналитику и по-настоящему операционализировать аналитику.
6. Важно отметить, что ModelOps подходит не для всех предприятий. Только применяя предиктивную аналитику, предприятия получат все преимущества использования этой стратегии. Те, кто отвечает за исторические отчеты, исследование данных и автономную статистику, должны потратить время, чтобы определить, стоят ли новые варианты использования прогнозной аналитики. Если это так, им следует использовать ModelOps для разработки этих вариантов использования, чтобы максимизировать их эффективность и потенциал для дальнейшего усложнения.

Олкай Цирит и его команда из Uber AI смогли создать нейронную сеть, которая превзошла XGBoost. Узнайте больше, посмотрев этот ролик с нашего недавнего круглого стола для клиентов Comet.

Каковы принципы ModelOps?

1. Также стоит отметить, что ModelOps — это не то же самое, что «DevOps для моделей». Это связано с тем, что модели не совпадают со стандартными программными компонентами. Создание модели — экспериментальная процедура, требующая специальных аналитических способностей. Развертывание моделей также очень сложно.

2. Модели должны адаптироваться с течением времени, чтобы отражать изменения рыночных обстоятельств и исходных данных. Чтобы избежать какого-либо снижения их эффективности, они должны регулярно контролироваться и переобучаться, а для этого должны быть установлены соответствующие методы.

3. Организации должны подумать о том, как использовать ModelOps после того, как они решат, что это принесет им пользу. ModelOps — это не шаблонное решение. Уровень необходимой сложности определяется коммерческими целями компании, существующими аналитическими возможностями и культурной готовностью.

4. Поэтапное продвижение по этапам повысит признание даже тех организаций, которым необходимо реализовать самую сложную стратегию. Важно отметить, что использование надлежащего опыта ModelOps поможет организации извлечь выгоду из своей аналитики, снизив при этом риск неудачи. В следующем разделе мы рассмотрим особенности этих уровней сложности. влечет за собой.

Различные платформы ModelOps

1. Дататрон

Автоматизация, оптимизация и ускорение моделей ML возможны с использованием Datatron. Поддерживаются многочисленные фреймворки и языки, включая TensorFlow, Scikit-Learn, Python, R, Scala и т. д. Также поддерживаются как локальные, так и облачные инфраструктуры. Следующие категории представляют, как Datatron разделил действия ModelOps: — Каталог моделей, Развертывание моделей, Мониторинг, Управление моделями, Рабочий процесс модели.