MLOps отвечает за сокращение времени выхода на рынок и гарантирует, что все модели машинного обучения, принятые организацией, соответствуют нормативным требованиям, требованиям конечных пользователей и процессам.
Операции машинного обучения (MLOPs) — это одна из важнейших частей всего процесса разработки машинного обучения, которая вкратце включает развертывание, администрирование и мониторинг моделей машинного обучения в операционных процессах. Специалисты по данным, инженеры по машинному обучению, разработчики DevOps и ИТ-специалисты часто сотрудничают для выполнения проектов MLOps. Рекомендуется выбрать подходящего партнера AI ML services для усиления ваших процессов разработки ML.
Качество решений для машинного обучения можно повысить с помощью MLOps. Интегрируя процедуры непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD), а также мониторинг, проверку и управление моделями машинного обучения, он позволяет более эффективно взаимодействовать специалистам по данным и разработчикам машинного обучения. Конечными результатами являются улучшения времени выхода на рынок и гарантия того, что модели машинного обучения удовлетворяют организационным критериям, критериям соответствия и критериям конечного пользователя.
Давайте рассмотрим некоторые важные факторы MLOps, необходимые для успешного развертывания MLOps.
1 . Достаточные ресурсы инфраструктуры — необходимы для правильной работы моделей машинного обучения. Кроме того, по мере того, как модель переходит от стадии концепции к более поздним этапам, таким как разработка и производство, эти ресурсы меняются.
2 . Поддержка различных форматов моделей машинного обучения. Решение MLOps должно быть независимым от таких особенностей, как языки программирования и методология разработки, используемые в модели машинного обучения. В конце концов, большинство компаний создают свои модели, используя различные языки и фреймворки.
3 . Поддержка зависимостей программного обеспечения. Модель машинного обучения будет иметь множество зависимостей, особенно если она была создана с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом. Эти зависимости и их контроль версий должны поддерживаться решением MLOps.
4 . Модели для мониторинга — модели разработки машинного обучения необходимо переобучать по мере изменения их среды, поскольку они обучаются на предыдущих данных. Чтобы предотвратить отклонение моделей от предполагаемого поведения во время производства, система MLOps должна отслеживать их.
5. Возможность развертывания в любом месте —модели машинного обучения может потребоваться настроить локально, в облаке или на периферии. Поэтому решение MLOps должно поддерживать несколько шаблонов развертывания, чтобы производственная среда оставалась адаптируемой.
6. Адекватные данные и управление — необходимы для того, чтобы модель машинного обучения работала на адекватном уровне. Благодаря синтетическим данным теперь можно получить доступ к большим наборам данных, не беспокоясь о конфиденциальности. Кроме того, система MLOps должна иметь адекватные возможности управления данными, чтобы предприятия и органы власти могли доверять операциям модели.
7. Переобучение модели — для успешного процесса машинного обучения он должен легко адаптироваться к новым данным, а команда разработчиков должна следить за тем, чтобы он не вызывал сбоев или сбоев из-за добавления новых данных. Следовательно, решение MLOps должно позволять моделям правильно работать с новыми данными, сохраняя при этом аутентичные алгоритмы, кодовую базу и конвейеры данных.
MLOps для облака
MLOps можно размещать как в облаке, так и в помещении, давайте посмотрим, как это сделать.
Млопс в локальной среде — требует развертывания ресурсов в локальном центре обработки данных, таких как рабочие станции искусственного интеллекта с несколькими графическими процессорами. Это может потребовать программного обеспечения, такого как Kubernetes, чтобы обеспечить оркестрацию кластеров вычислительных узлов для крупномасштабных усилий ИИ.
MLOps в облаке — предоставляет пользователям доступ к ряду контролируемых функций и услуг. Вы можете выполнять процессы MLOps в облаке с помощью ведущих поставщиков облачных услуг, которые предлагают необходимые вам ресурсы и вычислительную мощность, не требуя от вас покупки оборудования, его настройки или создания внутренней среды машинного обучения. Ведущие облачные провайдеры предлагают следующие примеры услуг:
Платформа машинного обучения под названием Amazon SageMaker позволяет создавать, обучать, управлять и развертывать модели машинного обучения в настройках машинного обучения, подготовленных для использования в реальном мире. Благодаря специальным инструментам для маркировки, подготовки данных, обучения, настройки и административного мониторинга SageMaker ускоряет эксперименты.
Любой эксперимент по машинному обучению можно обучать, развертывать, автоматизировать, управлять и отслеживать с помощью облачной платформы Azure ML. Он поддерживает как контролируемое, так и неконтролируемое обучение, как и SageMaker.
Полная, полностью управляемая платформа для обработки данных и машинного обучения — это Google Cloud. Для разработчиков, ученых и инженеров по данным есть инструменты для создания эффективных рабочих процессов машинного обучения и управления службами машинного обучения. Технология предлагает полностью автоматизированное управление жизненным циклом для машинного обучения.
Подводя итог
В приведенной выше статье объясняются основы MLOps, его функции и то, как он влияет на центр обработки данных организаций. Для организаций важно сотрудничать с apt ML service и партнерами по разработке, чтобы обеспечить правильную настройку и развертывание своих операций машинного обучения. Это способствует бесперебойному функционированию ваших основных операционных процессов и, следовательно, повышает производительность.
