Výhody komplexní platformy MLOps

Co je MLOps? Proč to podniky potřebují? Budete potřebovat specialisty na podporu? Na tyto a další otázky odpovídáme při zkoumání pozadí MLOps a jejich aplikací.

MLOps je relativně nový koncept. Jen v posledních letech zaznamenáváme první zmínky o nutnosti komplexního řízení životního cyklu strojového učení v průmyslových provozech a výrobě. V praxi se problém implementace modelů strojového učení (ML) v reálném podniku neomezuje na přípravu dat, vývoj a trénování neuronové sítě nebo jiných algoritmů strojového učení. Kvalitu produkčního řešení ovlivňuje mnoho faktorů, od ověření datové sady až po testování a nasazení v produkčním prostředí jako spolehlivé Big Data aplikace.

To znamená, že skutečné výsledky predikce nebo klasifikace závisí nejen na architektuře neuronové sítě a metodě strojového učení, kterou datový vědec navrhl, ale také na tom, jak vývojový tým implementoval tento model a jak jej administrátoři nasadili v prostředí clusteru. Důležitá je také kvalita vstupních dat (kvalita dat), zdroje, kanály a frekvence jejich příjmu, za kterou odpovídá datový inženýr.

Organizační a technické překážky v interakci diverzifikovaných specialistů podílejících se na vývoji, testování, nasazování a podpoře ML řešení vedou ke zvýšení času na vytvoření produktu a snížení jeho hodnoty pro podnik. MLOps byl vynalezen k odstranění takových bariér. Stejně jako DevOps a DataOps se MLOps snaží zvýšit automatizaci a zlepšit kvalitu řešení průmyslového strojového učení, přičemž věnuje pozornost regulačním požadavkům a obchodním výhodám.

Typický proces pro vývoj a provoz softwarových produktů s modely strojového učení

MLOps je tedy kultura a sada postupů pro integrovanou a automatizovanou správu životního cyklu systémů strojového učení, která kombinuje jejich vývoj a podpůrné operace, včetně integrace, testování, vydání, nasazení a správy infrastruktury.

MLOps rozsah CRISP-DM metodologie s pomocí agilního přístupu a technických nástrojů pro automatizované operace s daty, modely strojového učení, kódem a prostředím. Mezi tyto nástroje patří například Cloudera Data Science Workbench.

Očekává se, že aplikace MLOps v praxi zabrání běžným chybám a problémům, kterým čelí datoví vědci pracující v souladu s klasickými fázemi CRISP-DM.

10 nejlepších výhod pro obchod a datovou vědu

Ze všech výhod implementace MLOps jsou následující výhody Agilní přístupy jsou považovány za nejvýznamnější ve vztahu ke specifikům průmyslového nasazení strojového učení:

1. Zkrácení času pro získání vysoce kvalitních výsledků díky spolehlivému a efektivnímu řízení životního cyklu strojového učení;
2. Reprodukovatelné pracovní postupy a modely díky metodám a nástrojům kontinuálního rozvoje/integrace/školení (CD/CI/CT);
3. Snadné nasazení vysoce přesných modelů ML kdekoli a kdykoli;
4. Systém integrovaného řízení a průběžného sledování zdrojů strojového učení;
5. Odstranění organizačních bariér a integrace zkušeností diverzifikovaných ML specialistů.

Proto lze s pomocí MLOps optimalizovat následující aspekty operací ML:

1. Sjednotit cyklus vydávání modelů strojového učení a softwarových produktů vytvořených na jejich základě;
2. Automatizujte testování artefaktů strojového učení, jako je validace dat, testování samotného ML modelu a jeho integrace do produkčního řešení;
3. Implementujte flexibilní principy v projektech strojového učení;
4. Podpora modelů strojového učení a jejich datových sad v systémech CI/CD/CT;
5. Snížit technický dluh u modelů ML.

Je pozoruhodné, že organizační techniky MLOps by měly být nezávislé na jazyce, rámci, platformě a infrastruktuře. A z technického hlediska bude obecná architektura systému MLOps zahrnovat platformy pro sběr a agregaci velkých dat, aplikace pro analýzu a přípravu dat pro modelování ML, nástroje pro provádění výpočtů a analýz a také nástroje pro automatizovaný přesun dat. modely strojového učení, data a softwarové produkty vytvořené na jejich základě mezi různými procesy jejich životního cyklu.

Tím dojde k částečné nebo úplné automatizaci pracovních úkolů datového vědce, datového inženýra, ML specialisty, architekta a vývojáře Big Data řešení a také DevOps inženýra pomocí unifikovaných a efektivních pipelines (pipelines).

Jak se specialisté mohou dostat do praxe MLops

Chcete-li porozumět tomu, jak datoví vědci pracují, můžete se podívat na metodologii CRISP-DM – fáze, které se zhruba shodují s projektem DS.

Dále musíte obecně vědět, jak funguje moderní infrastruktura: CI/CD, experimenty s protokolováním, jak verzovat datové sady a prostředí – obecně chápat, co dělá moderní inženýr Data DevOps.

Je důležité dobře porozumět procesu vývoje, včetně životního cyklu produktu Data science, a práci týmů, které se na něm podílejí: datové inženýrství, systémové inženýrství, datová věda a aplikovaná část jsou různé možnosti integrace. To znamená, že musíte obecně pochopit, jak vše funguje v různých částech projektu.

Přečtěte si také: Budování a zlepšování kreditního skóre: Návod

Jak si vybrat platformu pro MLops

Naštěstí existují skvělé možnosti. Existuje open source, jako je MLflow, a existují cloudová řešení, která pomáhají automatizovat jakoukoli část potrubí.

Můžete začít s jakoukoli platformou, uvidíte, jaké úkoly řeší a jak je řeší. Pro jednoduchost můžete implementaci převzít od dodavatele cloudu – SageMaker, Vertex AI nebo Azure ML. Poskytovatelé cloudu jsou považováni za pohodlnější, protože všechny další komponenty lze přidat pomocí několika řádků kódu, což umožňuje vytvářet end-to-end MLO v rámci jediné platformy. Funkčně jsou podobné: jeden jazyk (Python API), termíny a funkce.

K ponoření se do kontextu stačí dokumentace zvolené platformy ML. A pak se můžete podívat na konkrétní alternativy: různé obchody s funkcemi, ML pipeline motory a registry modelů. Existují certifikace od poskytovatelů, které tuto zkušenost shrnují do kurzu.

Obecně platí, že při výběru platformy MLOps by společnosti měly zvážit větší obchodní iniciativy a předem naplánovat nejvhodnější návrh budovy. Diskuse s výkonnými radami, odborníky v oboru a uživateli platforem poskytnou kolektivní pochopení výzev a příležitostí, aby podniky mohly maximalizovat ziskovost, produktivitu a růst.

Více od nás: Zcela nový Kovol PD 3.1 Charger Boost Macbook Pro 16” na 100 % za 70 minut

Závěr

Každá společnost využívající technologii strojového učení by udělala dobře, kdyby přijala principy MLOps. Jak bylo uvedeno výše, MLOps a další nástroje, jako je ModelOps, vám mohou pomoci zlepšit výkon vaší společnosti a zajistit, že řešení strojového učení, která používáte, budou poskytovat požadovanou hodnotu.