🔥Есть несколько преимуществ использования платформы MLOps для управления разработкой и развертыванием моделей машинного обучения:

  1. Улучшенная скорость и эффективность.Платформа MLOps может помочь автоматизировать многие задачи и рабочие процессы, связанные с разработкой и развертыванием модели машинного обучения. Это может повысить скорость и эффективность процесса, так как снижает потребность в ручном вмешательстве и позволяет воспользоваться преимуществами практики непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).
  2. Повышенная надежность. Платформа MLOps может помочь повысить надежность ваших моделей машинного обучения за счет автоматизации процессов тестирования и проверки, а также предоставления инструментов для мониторинга и регистрации производительности моделей в рабочей среде.
  3. Улучшенная совместная работа. Платформа MLOps упрощает совместную работу членов команды над проектами машинного обучения, предоставляя центральный репозиторий кода и данных, а также обеспечивая контроль версий и совместную работу над изменениями кода.
  4. Сниженный риск. Платформа MLOps может помочь снизить риск, связанный с проектами машинного обучения, предоставляя платформу для тестирования и проверки моделей, а также предоставляя инструменты для мониторинга и устранения неполадок моделей в рабочей среде.
  5. Повышенная гибкость. Платформа MLOps может помочь повысить гибкость ваших проектов машинного обучения, предоставляя платформу для быстрого и простого развертывания и повторения моделей. Это позволит вам легче экспериментировать и изучать различные подходы, а также быстро запускать новые модели в производство.

Ниже приведены вещи, которым вам нужно следовать, чтобы создать свою первую платформу MLops.

📌Определите рабочие процессы и задачи машинного обучения, которые вы хотите автоматизировать. Первым шагом в создании платформы MLOps является определение рабочих процессов и задач машинного обучения, которые вы хотите автоматизировать. Сюда могут входить такие задачи, как предварительная обработка данных, обучение модели, оценка и развертывание. Автоматизируя эти задачи, вы можете повысить скорость и надежность процесса разработки и развертывания модели машинного обучения.

📌Выберите систему контроля версий. Система контроля версий — это программный инструмент, который позволяет вам управлять кодом и данными для ваших проектов машинного обучения. Это позволяет вам отслеживать изменения в вашем коде и данных с течением времени и сотрудничать с другими членами команды. Некоторые популярные варианты систем контроля версий с открытым исходным кодом включают Git и Mercurial.

📌Выберите платформу контейнеризации.Платформа контейнеризации — это инструмент, позволяющий упаковывать код и зависимости в один контейнер. Это позволит вам легко развертывать модели машинного обучения в согласованной среде независимо от базовой инфраструктуры. Некоторые популярные варианты с открытым исходным кодом для платформ контейнеризации включают Docker и Singularity.

📌Выберите платформу CI/CD. Платформа непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) — это инструмент, который автоматизирует сборку, тестирование и развертывание ваших моделей машинного обучения. Это может помочь повысить скорость и надежность процесса разработки и развертывания модели. Некоторые популярные варианты с открытым исходным кодом для платформ CI/CD включают Jenkins и Travis CI.

📌Выберите платформу мониторинга и ведения журналов. Платформа мониторинга и ведения журналов — это инструмент, позволяющий отслеживать производительность и работоспособность ваших моделей машинного обучения в рабочей среде. Это может помочь вам выявить и устранить проблемы, а также убедиться, что ваши модели работают должным образом. Некоторые популярные варианты с открытым исходным кодом для платформ мониторинга и ведения журналов включают Prometheus и стек ELK (Elasticsearch, Logstash и Kibana).

📌Настройте платформу тестирования и проверки. Важно настроить структуру тестирования и проверки, чтобы обеспечить качество и надежность ваших моделей машинного обучения. Это могут быть модульные тесты, интеграционные тесты и тесты производительности. Автоматизируя эти тесты, вы можете обнаруживать проблемы на ранних этапах процесса разработки и повышать общее качество своих моделей.

📌Объедините все вышеперечисленные инструменты и платформы в единый конвейер MLOps. Последний шаг — интегрируйте все вышеперечисленные инструменты и платформы в единый конвейер MLOps. Обычно это включает в себя написание кода для автоматизации различных задач и рабочих процессов, связанных с вашими проектами машинного обучения. Сюда могут входить такие задачи, как запуск сборок и развертываний на основе изменений кода, автоматизация тестирования и проверки моделей, а также мониторинг производительности и работоспособности моделей в производственной среде.

Вот пример использования кода для автоматизации разработки и развертывания модели машинного обучения с использованием платформы MLOps:

#Define the tasks and workflows to automate
def preprocess_data():
    # Code to preprocess data goes here
    pass
def train_model():
    # Code to train model goes here
    pass
def evaluate_model():
    # Code to evaluate model goes here
    pass
def deploy_model():
    # Code to deploy model goes here
    pass
# Use version control system to manage code and data
repo = GitRepository("https://github.com/my-project")
repo.checkout("development")
# Use containerization platform to package code and dependencies
container = DockerContainer(repo)
container.build()
# Use CI/CD platform to automate build, test, and deployment
pipeline = JenkinsPipeline(container)
pipeline.add_task(preprocess_data)
pipeline.add_task(train_model)
pipeline.add_task(evaluate_model)
pipeline.add_task(deploy_model)
pipeline.run()
# Use monitoring and logging platform to track performance and health
monitor = PrometheusMonitor(container)
monitor.start()
# Set up testing and validation framework
def test_preprocessing():
    # Code to test data preprocessing goes here
    pass
def test_training():
    # Code to test model training goes here
    pass
def test_evaluation():
    # Code to test model evaluation goes here
    pass
def test_deployment():
    # Code to test model deployment goes here
    pass
tests = TestSuite()
tests.add_test(test_preprocessing)
tests.add_test(test_training)
tests.add_test(test_evaluation)
tests.add_test(test_deployment)
tests.run()

Это всего лишь один пример того, как вы можете использовать код для автоматизации разработки и развертывания модели машинного обучения с использованием платформы MLOps. Есть много других способов решить эту проблему, и конкретные инструменты и методы, которые вы выберете, будут зависеть от ваших конкретных потребностей и требований.

Используйте следующие инструменты для создания расширяемого:

  • ClearML: менеджер экспериментов Auto-Magic и контроль версий для ИИ (ранее Trains).
  • CNVRG: комплексная платформа машинного обучения для создания и развертывания моделей ИИ в масштабе.
  • DAGsHub: Платформа, построенная на инструментах с открытым исходным кодом для управления данными, моделями и конвейерами.
  • Dataiku: Платформа, демократизирующая доступ к данным и позволяющая предприятиям прокладывать собственный путь к ИИ.
  • DataRobot: платформа искусственного интеллекта, которая демократизирует науку о данных и автоматизирует сквозное машинное обучение в масштабе.
  • Domino: единое место для ваших инструментов, приложений, результатов, моделей и знаний для обработки данных.
  • Determined: обучающая платформа для глубокого обучения со встроенной поддержкой распределенного обучения, настройки гиперпараметров и управления моделями (поддерживает Tensorflow и Pytorch).
  • Flyte: облачная платформа для машинного обучения и обработки данных.
  • Градиент: Мультиоблачная платформа CI/CD и MLOps для команд машинного обучения.
  • H2O: лидер с открытым исходным кодом в области искусственного интеллекта с миссией демократизировать искусственный интеллект для всех.
  • Hopsworks: Платформа с открытым исходным кодом для разработки и эксплуатации моделей машинного обучения в масштабе.
  • Iguazio: платформа обработки данных, автоматизирующая MLOps с помощью сквозных конвейеров машинного обучения.
  • Knime: Создавайте и внедряйте науку о данных, используя одну простую и интуитивно понятную среду.
  • Kubeflow: набор инструментов машинного обучения для Kubernetes.
  • MLRun: платформа, которая предлагает комплексный подход к управлению вашими конвейерами машинного обучения от ранней разработки через разработку модели до полного развертывания конвейера в производстве.
  • Onepanel: платформа искусственного интеллекта промышленного масштаба с полностью интегрированными компонентами для построения моделей, автоматической маркировки, обработки данных и конвейеров обучения моделей.
  • Открытая платформа для ИИ: Платформа, которая обеспечивает полное обучение модели ИИ и возможности управления ресурсами.
  • Pachyderm: платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом, построенная на Kubernetes, ориентированная в основном на динамическое построение производственных конвейеров машинного обучения.
  • Polyaxon: облачная платформа для управления и оркестровки машинного обучения.
  • Sagemaker: полностью управляемый сервис, позволяющий быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.
  • Valohai: переносит вас от POC к производству, управляя всем жизненным циклом модели.
  • ZenML: расширяемая платформа MLOps с открытым исходным кодом для создания воспроизводимых конвейеров машинного обучения с упором на автоматическое отслеживание метаданных, кэширование и множество интеграций с другими инструментами.

Источники: https://github.com/awesome-mlops/awesome-mlops-platforms, исследовательские работы.

Надеюсь, это поможет! Дайте мне знать, если у вас возникнут вопросы или вам понадобится дополнительная информация.