MLOps Framework

MLOps - це набір принципів автоматизації життєвого циклу машинного навчання, який поєднує розробку системи машинного навчання з її експлуатацією. MLOps зменшує труднощі розгортання машинного навчання в різних бізнес-середовищах, визначаючи машинне навчання як інженерну професію.

Компанії можуть використовувати його, щоб розробити певну методологію для досягнення конкретних результатів за допомогою ML. Однією з головних причин зростання популярності MLOps є їхня здатність подолати розрив у навичках між бізнес-командами та командами з обробки даних. Крім того, широке впровадження ML вплинуло на розвиток регуляторного ландшафту.

У міру того, як цей вплив зростатиме, MLOps допомагатиме організаціям виконувати більшість нормативних вимог, не впливаючи на практику роботи з даними.

Нарешті, спільний досвід команд, що займаються даними та операціями, дозволяє MLOps уникати завалів на етапі встановлення. І коли ми підемо далі, ми дізнаємося, як MLOps замикає цикл і згладжує перегини в архітектурі проектування та реалізації системи машинного навчання.

MLOps Framework

Оскільки платформа MLOps є новою темою, може бути важко зрозуміти, що вона передбачає і чого вимагає. Одним з найскладніших аспектів розгортання MLOps є складність накладання методів DevOps на конвеєри ML. Це значною мірою пов'язано з основною різницею: DevOps займається кодом, тоді як ML працює як з кодом, так і з даними. Непередбачуваність завжди викликає велике занепокоєння, коли мова йде про дані.

Оскільки код і дані змінюються окремо і одночасно, цей розрив призводить до того, що виробничі моделі ML стають млявими і часто суперечливими.

Крім того, впровадження базової методики КІ/КД може бути неможливим через неможливість відтворення величезного обсягу даних, якими важко керувати і які важко редагувати.

• Використання підходу CI/CD/CT має вирішальне значення для машинного навчання на виробництві.

Трубопровід

Команди розробників повинні розглядати MLOps як артефакт коду, який не залежить від конкретних екземплярів даних. Як наслідок, розділення його на два незалежні конвеєри може допомогти забезпечити безпечне середовище запуску пакетних файлів, а також ефективний цикл тестування.

• Менеджери проектів MLOps повинні чітко визначити ролі для таких видів діяльності, як підготовка даних, навчання ML-моделі, розгортання моделі тощо.

Конвеєр навчання охоплює весь процес підготовки моделі, який починається зі збору та підготовки даних. Після того, як дані зібрані, перевірені та оброблені, фахівці з даних повинні використовувати функціональну інженерію, щоб призначити значення даних як для навчання, так і для виробництва. Одночасно з цим необхідно обрати алгоритм, який визначатиме, як модель розпізнає патерни даних.

Після цього модель може почати навчання на минулих автономних даних. Навчена модель може бути перевірена та валідована перед тим, як її можна буде запустити у виробничий конвеєр через реєстр моделей.

Виробничий конвеєр передбачає генерування прогнозів на основі онлайн або реальних наборів даних з використанням розгорнутої моделі. Завдяки автоматизації конвеєра даних стратегія CI/CD/CT завершує повний цикл. Дані збираються з кінцевої точки і доповнюються інформацією зі сховища даних. Після цього на автоматизованій ML-платформі починається процес підготовки даних, навчання моделі, оцінки, валідації і, нарешті, генерування прогнозів.

Переваги MLOps

Основною перевагою впровадження MLOps є можливість своєчасного та винахідливого управління автоматизацією робочого процесу машинного навчання. Рішення MLOps полегшують співпрацю команд з обробки даних з ІТ-розробниками та прискорюють розробку моделей. Крім того, можливість моніторингу, перевірки та управління моделями машинного навчання прискорює процес розгортання.

MLOps не лише економить час завдяки швидким автоматизованим процедурам, але й допомагає підвищити ефективність використання ресурсів та повторне використання. ІТ-команди можуть використовувати MLOps для побудови самонавчальної моделі, яка може приймати дрейфи даних у довгостроковій перспективі.

Швидка поява MLOps вказує на майбутнє, в якому вони стануть конкурентною вимогою. По мірі того, як машинне навчання переходить від досліджень до впровадження, воно повинно буде йти в ногу з гнучкістю сучасних бізнес-моделей і адаптуватися до мінливих умов. Хоча до цього ще є певний час у майбутньому, бізнес повинен діяти вже зараз, щоб скористатися можливістю, коли вона з'явиться.