Что такое MLOps?

Что такое MLOps важное руководство для разбора

“`html

Машинное обучение в операциях или MLOps является набором процессов для стандартизации и оптимизации непрерывной поставки высокопроизводительных моделей на производство, объединяя разработку машинного обучения (МО) и развертывание МО.

Создание и уточнение моделей МО известно как разработка МО. Развертывание моделей машинного обучения – это их выпуск для использования в производственной среде.

Автоматизация процессов, необходимых для перемещения моделей МО от разработки к производству, позволяет закрыть разрыв между двумя методами. Это способствует быстрому и эффективному развертыванию моделей МО и их дальнейшему успешному использованию в промышленных средах.

• БаратGPT Индии привлекает внимание Google
• Представляем Amazon Q Встречайте чатбот для бизнес-блеска!
• Amazon представляет Q генеративный чат-бот с искусственным интеллектом, который может быть настроен специально для бизнеса.

Каковы преимущества MLOps?

Ценность MLOps заключается в том, что он позволяет предприятиям:

• MLOps упрощает процесс переноса моделей МО от разработки к производству, позволяя более быстрое развертывание. Это способствует оперативному развертыванию моделей МО, что дает преимущество организациям.
• MLOps помогает компаниям повысить качество своих моделей машинного обучения (МО), убедившись, что они развертываются в производственной среде, согласованной с тренировочной средой. Это снижает вероятность того, что наши модели с течением времени будут терять точность, поскольку изменяется базовое распределение данных.
• Автоматизируя процессы управления и мониторинга моделей МО в производстве, MLOps позволяет компаниям сократить высокие затраты на МО. Таким образом, сотрудники могут уделять больше времени другим проектам, таким как создание новых моделей МО.

Как работает MLOps?

Для реализации MLOps обычно используются непрерывная интеграция и поставка (CI/CD) конвейеры. Построение, тестирование и выпуск программных приложений – все это процессы, которые можно автоматизировать с помощью конвейеров CI/CD.

Вот несколько примеров типичных шагов в конвейере CI/CD для MLOps:

• Модель МО обучается с использованием собранных ранее данных.
• Модель МО тестируется путем сравнения с тестовым набором данных.
• Модель МО размещается в производстве, известное как “развертывание”.
• Наблюдать за моделью МО, чтобы убедиться, что она хорошо работает в производственной среде.

Вы можете запускать рабочий процесс CI/CD вручную или автоматически. Например, когда изучается новая версия модели машинного обучения, конвейер может быть активирован.

Какие инструменты используются для MLOps?

Для MLOps вы можете выбирать из различных полезных инструментов. Обычно используются такие инструменты:

• Существует набор инструментов, известных как библиотеки МО, которые позволяют обучать и развертывать модели МО. Самые распространенные библиотеки МО – TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
• Облачные платформы предлагают необходимую инфраструктуру и сервисы для установки и управления моделями МО в производстве. Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure – лишь некоторые из самых известных облачных платформ для MLOps.

Системы MLOps:

• Централизованный центр для построения.
• Релиз.
• Сопровождения моделей машинного обучения (МО).

Примеры популярных систем MLOps: Kubeflow, MLflow и Prefect.

Как начать использовать MLOps

Есть несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы начать воспользоваться возможностями MLOps:

Выберите правильные инструменты: Инструменты MLOps представлены в разных формах. Выберите инструменты, подходящие для вашего проекта и бюджета.

Настройте конвейер CI/CD: Процесс переноса моделей МО от разработки к производству можно автоматизировать с помощью конвейера CI/CD.

Отслеживайте свои модели МО: Наблюдайте за производительностью ваших моделей МО в производственной среде.

Вывод

Набор техник MLOps направлен на стандартизацию и оптимизацию непрерывной поставки высокопроизводительных моделей в производство путем объединения разработки МО и развертывания МО. Бизнесы могут воспользоваться преимуществами MLOps, ускорив развертывание моделей МО, повысив качество этих моделей и снизив затраты на МО. Вы можете сделать несколько вещей, чтобы начать работу с MLOps, такие как выбор правильных инструментов, создание конвейера CI/CD и мониторинг ваших моделей МО.

“`

Машинное обучение в операциях или MLOps – это набор процессов для стандартизации и оптимизации непрерывной доставки высокопроизводительных моделей в производство, объединяя разработку машинного обучения (ML) и развертывание ML.

Создание и улучшение моделей ML известно как разработка ML. Развертывание моделей машинного обучения – это их выпуск для использования в производственной среде.

Автоматизируя процессы, необходимые для перемещения моделей ML от разработки к производству, MLOps устраняет разрыв между этими двумя методами. Это способствует быстрому и эффективному развертыванию моделей ML и их дальнейшему успеху в промышленных средах.

Каковы преимущества MLOps?

Ценность MLOps заключается в том, что он позволяет предприятиям:

• MLOps оптимизирует процесс переноса моделей ML от разработки к производству, обеспечивая более быстрое развертывание. Это облегчает оперативное развертывание моделей ML, что дает преимущество организациям.
• MLOps помогает бизнесу улучшить качество своих моделей машинного обучения (ML), обеспечивая развертывание их в производственной среде, соответствующей среде обучения. Это снижает вероятность отклонения моделей со временем, потерю точности при изменении распределения исходных данных.
• Автоматизация процессов управления и мониторинга моделей ML в производстве позволяет бизнесу сократить высокую стоимость операций ML. Работники могут таким образом уделять больше времени другим проектам, таким как создание новых моделей ML.

“MLOps – это незамеченный герой в области искусственного интеллекта. Он действует как тихая сила, сплавляющая всю практическую реализацию машинного обучения, от экспериментов до производства. Более того, его сила состоит в автоматизации таких задач, как обучение модели, контроль версий и развертывание, обеспечивая масштабируемость и эффективный мониторинг. Фактически, рассматривайте MLOps как надежный мост, заполняющий пробел между инновациями и практическим применением ИИ.” – Врушали Празаде, сооснователь и одновременно главный технический директор в Pixis.

Так как именно функционирует MLOps?

Непрерывные процессы интеграции и доставки (CI/CD) часто используются для реализации MLOps. Создание, тестирование и развертывание программных приложений – все это процессы, которые могут быть автоматизированы с помощью CI/CD-пайплайнов.

Вот примеры типичных шагов в CI/CD-пайплайне для MLOps:

• Модель ML обучается с использованием ранее собранных данных.
• Модель ML тестируется путем сравнения с удерживаемым набором данных.
• Модель ML помещается в производство, известное как “развертывание”.
• Отслеживание модели ML, чтобы убедиться, что она надежно работает в производстве.

Вы можете запускать рабочий процесс CI/CD вручную или автоматически. Например, пайплайн может быть активирован, когда обучается новая версия модели машинного обучения.

Какие инструменты используются для MLOps?

Для MLOps вы можете выбрать из разнообразия полезных инструментов. Обычно используется следующее оборудование:

• Набор инструментов, известный как фреймворки ML, предназначен для обучения и развертывания моделей ML. TensorFlow, PyTorch и scikit-learn – самые популярные из них.
• Облачные вычислительные платформы предлагают необходимую инфраструктуру и услуги для установки и управления моделями ML в производстве. Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure – лишь несколько из наиболее известных облачных вычислительных платформ для MLOps.

MLOps-системы представляют собой:

• Централизованный центр для создания.
• Развертывания.
• Поддержания моделей машинного обучения (ML).

Kubeflow, MLflow и Prefect – это примеры популярных MLOps-систем.

Как начать использовать MLOps

Вы можете предпринять несколько шагов, чтобы начать использовать MLOps:

Выберите правильные инструменты: Инструменты MLOps представлены в разных формах. Выберите инструменты, которые соответствуют вашим требованиям и бюджету.

Настройте CI/CD-пайплайн: Процесс переноса моделей ML от разработки к производству можно автоматизировать с помощью CI/CD-пайплайна.

Мониторинг моделей ML: Следите за тем, как хорошо ваши модели ML работают в производстве.

Заключение

Набор техник MLOps направлен на стандартизацию и оптимизацию непрерывной доставки высокопроизводительных моделей в производство, объединяя разработку ML и развертывание ML. Бизнес может получить выгоду от MLOps, ускорив развертывание моделей ML, повышая качество этих моделей и снижая затраты на операции ML. Вы можете предпринять различные шаги, чтобы начать использовать MLOps, например, выбрать правильные инструменты, установить CI/CD-пайплайн и мониторить модели ML.

Статья Что такое MLOps? появилась впервые на MarkTechPost.