MLOps

Що таке MLOps

MLOps, або Операції машинного навчання, - це відносно новий термін, який використовується для позначення дисципліни, що має на меті об'єднати розробку та експлуатацію частин машинного навчання шляхом використання практик, які забезпечують масштабованість, детермінованість, управління та гнучкість. Вона створена за зразком DevOps, дисципліни, яка існує вже близько десяти років. Багато хто скаже, що MLOps і DevOps - це одне й те саме, і здебільшого вони не помиляться. Однак є кілька ключових відмінностей, які відрізняють їх один від одного.

Ви можете розглядати MLOps як інструмент для управління життєвим циклом машинного навчання, оскільки він вирішує багато проблем, з якими стикаються команди.

"MLOps може звучати як ім'я кошлатого одноокого монстра, але насправді це абревіатура, яка означає успіх у корпоративному ШІ". - Nvidia

Як почати працювати з MLOps

Платформи MLOps складно інтегрувати. Однак ці проблеми та виклики зазвичай можна звести до часу, який потрібно інвестувати, та витрат на початкове впровадження. Хоча на початку це може здатися дещо дорогим, у довгостроковій перспективі MLOps може заощадити гроші та час для організацій.

Окрім витрат і часу, необхідних для інтеграції MLOps, є кілька ключових кроків і найкращих практик, які допоможуть освоїти використання MLOps.

• Переведення цілей у задачі машинного навчання - Розробка систем машинного навчання зазвичай починається з постановки певної мети. Ці цілі можуть бути практично будь-якими, і вони часто мають KPI, показники ефективності та інші вимоги.
• Створення рішень задач машинного навчання та даних - Після того, як ми перевели цілі в задачі ML, як згадувалося на першому кроці, наступне, що потрібно зробити, це почати пошук вхідних даних і моделей, які будуть випробувані для цих даних і оптимізації, коли модель буде розгорнута у виробничому середовищі.
• Підготовка та обробка даних - Форматування, розробка функцій, очищення та встановлення функцій, які сприятимуть отриманню результату задачі, є складовими підготовки даних. Повний конвеєр MLOps повинен бути закодований, щоб отримати чисті дані, які будуть використані на наступному етапі розробки моделі.
• Наука про дані - Коли ви підготували дані, ви можете перейти до наступного етапу навчання вашої моделі машинного навчання. На цьому етапі, поряд з якісним аналізом моделі, необхідно звузити вибір до найкращого рішення, використовуючи такі показники, як точність, достовірність, відтворення тощо.
• Будівництво та автоматизація конвеєрів ML
• Розгортання моделей - Розгортання моделі машинного навчання відбувається в двох варіантах: Динамічне розгортання - це коли модель розгортається через веб-фреймворк, який відповідає на запити користувача як кінцева точка API. Статичне розгортання - це коли модель ML розгортається через інстальоване програмне забезпечення.
• Оптимізація, підтримка та Моніторинг моделі машинного навчання - Цей останній крок має бути досить зрозумілим та очікуваним. Слідкуйте за продуктивністю розгорнутих моделей, забезпечуючи при цьому справедливе управління, що в даному випадку означає вжиття заходів для забезпечення того, щоб модель ВК виконувала свої обов'язки.

• .

Хоча це може здатися складним випробуванням, хороша новина полягає в тому, що з часом все стає простіше. Чим більше команда використовує платформу MLOps, тим простішою і ціннішою вона стає.

Чому MLOps має значення

Існує безліч важливих проблем, питань і вузьких місць, які вирішує інтеграція MLOps. Це те, з чим зазвичай стикаються команди, і чому MLOps та інструменти MLOps мають значення.

• Нестача науковців з обробки даних - Хороших розробників, які також здатні розгортати масштабовані веб-додатки, важко знайти. Саме тут у гру вступають нові інженери з машинного навчання, і новий профіль таких інженерів покликаний допомогти.
• За бізнес-цілями, що постійно змінюються і розвиваються, важко встигнути. Підтримувати продуктивність ML-моделі та продовжувати безперервне навчання моделі також важко.
• Комунікація може стати причиною провалу деяких великих проектів. Неможливість знайти спільну мову між технічним і бізнес-відділами через комунікацію може стати справжньою проблемою, і, як уже згадувалося, це призвело до провалу деяких великих проектів у минулому. Платформа MLOps спрямована на вирішення цієї проблеми.
• Оцінка ризиків системи ML - Однією з найважливіших проблем машинного навчання є оцінка ризиків відхилення будь-якої розгорнутої моделі від її початкового завдання, що є реальною проблемою, яка трапляється відносно часто.

Вище наведено лише кілька випадків використання MLOps, коли його застосування замість DevOps може надзвичайно допомогти.

Що відрізняє MLOps від DevOps

DevOps і MLOps схожі, коли мова йде про масштабування і підтримку API, інфраструктури, баз даних та інших сервісів для розгорнутих моделей машинного навчання. Багато хто стверджує, що MLOps - це те ж саме, що й DevOps, з єдиною різницею - новіша, більш модна назва. Однак MLOps відрізняється від DevOps тим, як працюють CI та CD, а також тим, що MLOps додає додатковий процес безперервного тестування (CT).

Також очікується, що інженери MLOps матимуть більше статистичних та аналітичних можливостей, ніж інженери DevOps.