MLOps: недостающее звено между машинным обучением и успехом в бизнесе
По мере роста использования машинного обучения в ИТ-индустрии растет и значение MLOps (сокращение от Machine Learning Operations). MLOps — это набор практик, целью которых является внедрение принципов DevOps в мир машинного обучения, включая автоматизацию, непрерывную интеграцию и развертывание, а также мониторинг моделей машинного обучения.
Введение в MLOps: почему каждая ИТ-организация должна его внедрить
Машинное обучение (ML) стало важной частью деятельности многих организаций, но управление разработкой и развертыванием моделей ML может быть сложным и трудоемким процессом. Вот тут-то и появляется MLOps.
MLOps (сокращение от Machine Learning Operations) — это набор практик, целью которых является внедрение принципов DevOps в мир машинного обучения. Это включает в себя автоматизацию, непрерывную интеграцию и развертывание, а также мониторинг моделей машинного обучения. Цель MLOps — сделать процесс разработки и развертывания моделей машинного обучения более эффективным, надежным и масштабируемым.
Почему MLOps важны?
MLOps важен по нескольким причинам:
- Это помогает гарантировать, что модели машинного обучения обрабатываются так же, как и любое другое программное обеспечение, с таким же уровнем надежности, безопасности и масштабируемости. Это очень важно, поскольку машинное обучение становится все более распространенным в ИТ-индустрии, и организации стремятся внедрить его в свою деятельность.
- Это позволяет организациям ускорить разработку и развертывание моделей машинного обучения. Благодаря более быстрым и надежным экспериментам организации могут более эффективно использовать свои ресурсы и быстрее выводить на рынок новые продукты и услуги, основанные на ML.
- Это может помочь организациям лучше понять и оптимизировать производительность своих моделей машинного обучения. Постоянно отслеживая и анализируя производительность моделей машинного обучения, организации могут выявлять и устранять любые проблемы, которые могут возникнуть.
MLOps характеризуется следующими приемами:
- Непрерывная интеграция и доставка: MLOps подчеркивает важность регулярной интеграции и тестирования изменений в моделях машинного обучения, чтобы выявлять и устранять проблемы как можно раньше в процессе разработки.
- Автоматизация: MLOps стремится максимально автоматизировать рабочий процесс машинного обучения, включая такие задачи, как обучение модели, тестирование и развертывание.
- Сотрудничество: MLOps поощряет сотрудничество и общение между различными командами и заинтересованными сторонами, участвующими в рабочем процессе машинного обучения, включая ученых, инженеров и бизнес-заинтересованных лиц.
- Мониторинг: MLOps подчеркивает важность постоянного мониторинга и анализа производительности моделей машинного обучения, чтобы выявлять и устранять любые проблемы, которые могут возникнуть.
- Масштабируемость. Целью MLOps является обеспечение возможности масштабирования моделей машинного обучения в соответствии с потребностями организации, будь то обработка больших объемов данных или обслуживание большого количества пользователей.
- Автоматическое обнаружение дрейфа. Методы MLOps часто включают использование инструментов и методов для обнаружения и устранения любых изменений или «дрейфов» в производительности моделей машинного обучения с течением времени, чтобы обеспечить их надежность.
- Экспериментирование. MLOps поощряет экспериментирование и тестирование для оптимизации и повышения производительности моделей машинного обучения.
- Управление версиями данных. Практика MLOps часто включает использование инструментов и методов для отслеживания и версии данных, используемых для обучения и оценки моделей машинного обучения, чтобы обеспечить воспроизводимость и прослеживаемость.
- Управление версиями модели. Практика MLOps часто включает использование инструментов и методов для отслеживания и версии различных версий моделей машинного обучения, которые разрабатываются и развертываются, чтобы облегчить экспериментирование и совместную работу.
- Обслуживание моделей. Практика MLOps часто включает использование инструментов и методов для развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде, чтобы сделать их доступными для пользователей и систем.
Существующие технологии для MLOps
Существует ряд существующих технологий, которые могут помочь организациям внедрить методы MLOps. Вот некоторые примеры:
- Jenkins: популярный сервер автоматизации с открытым исходным кодом, который можно использовать для непрерывной интеграции и доставки моделей машинного обучения.
- Kubernetes: платформа оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, которую можно использовать для развертывания и управления моделями машинного обучения в любом масштабе.
- Prometheus: платформа мониторинга с открытым исходным кодом, которую можно использовать для сбора и визуализации метрик моделей машинного обучения.
- Airflow: платформа управления рабочими процессами с открытым исходным кодом, которую можно использовать для автоматизации и управления сквозным рабочим процессом машинного обучения.
- MLflow: платформа с открытым исходным кодом для управления сквозным жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость, развертывание и мониторинг.
- TensorFlow Extended (TFX): платформа с открытым исходным кодом для создания и развертывания производственных конвейеров машинного обучения, разработанная Google.
- Kubeflow: платформа с открытым исходным кодом для развертывания и управления рабочими процессами машинного обучения в Kubernetes.
Заключение
MLOps — это важнейший компонент современного ИТ-ландшафта, который должна учитывать каждая организация, стремящаяся внедрить машинное обучение в свою деятельность. Применяя методы MLOps, организации могут гарантировать надежность, масштабируемость и безопасность своих моделей машинного обучения, а также ускорить разработку и развертывание новых продуктов и услуг на основе машинного обучения.
Свяжитесь со мной, чтобы узнать больше о MLOps
Я буду регулярно публиковать сообщения на темы, связанные с MLOps, Computer Vision, Tensorflow Extended и многим другим. Чтобы получать регулярные обновления, подписывайтесь на меня в…
Канал: – https://medium.com/@callbhargavp
LinkedIn:- https://www.linkedin.com/in/bhargav-p-patel
Твиттер: – https://twitter.com/Bhargav_P28
Ссылки
- Принципы MLOps: — https://ml-ops.org/content/mlops-principles
- Почему MLOps имеет решающее значение для будущего вашего бизнеса -бизнес/?ш=2b98f3a84537»
- Почему вы должны использовать MLOps?:-https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-projects-why.html
