Причины, по которым организациям нужны MLOps

В индустрии разработки программного обеспечения DevOps (операции разработки) продемонстрировали большой потенциал и надежность для управления и масштабирования операций во время разработки любого приложения. Когда дело доходит до приложений машинного обучения, бизнес должен принять жизненный цикл машинного обучения, как он следует в DevOps. Такая разработка моделей машинного обучения не только помогает масштабировать приложения ML, но и позволяет нам использовать приложения ML в режиме реального времени.

Разработка приложений машинного обучения в стиле DevOps называется MLOps, это новая область, и мы также можем рассматривать ее как сочетание лучших практик, которые мы используем в разработке программного обеспечения, обработке данных, машинном обучении и науке о данных.

Согласно прогнозу Congnilytica, рынок приложений MLOps вырастет более чем на 4 миллиарда долларов США. Эти данные просто показывают, что область MLOps переживает бурный рост, и люди в этой области понимают важность и необходимость внедрения MLOps для приложений машинного обучения. MLOps — это набор методов, позволяющих организациям оптимизировать разработку, развертывание и мониторинг моделей. В этой статье исследуется темная область развития машинного обучения и обсуждается, как MLOps помогает осветлить эти темные области. Итак, давайте начнем обсуждение того, как организации сталкиваются с проблемой разработки ML и почему организациям нужны MLOps.

Основные причины, по которым организациям нужны MLOps

Комплексное развертывание

Когда мы смотрим на рабочий процесс машинного обучения во многих организациях, они обнаруживают, что развертывание моделей машинного обучения в их рабочем процессе сложно, или они не осознают преимущества применения ИИ и машинного обучения. Часто бывает так, что модели машинного обучения развертываются, но работают медленно, а возможности масштабирования невелики.

Развертывание с MLOps

Применяя MLOps с развитием машинного обучения, мы можем добиться следующей простоты:

Можно создать несколько моделей, используя несколько языков и команд.
Облегчает запуск любой модели в производство.
Сокращает количество незавершенных хранимых моделей, ожидающих развертывания.
Позволяет специалистам по данным экономить время при устранении неполадок моделей во время развертывания.
Практики позволяют беспрепятственно переводить модели из экспериментов в производство.
Упрощает обновление многих систем, встречающихся на пути развертывания моделей в рабочей среде.

Отсутствие мониторинга моделей и данных

Мониторинг моделей машинного обучения и потока данных позволяет организациям обеспечивать прозрачность между обычной разработкой машинного обучения. Организации, использующей традиционную систему разработки ML, не хватает мониторинга потока данных и производительности модели. MLOps делает это легко и дает следующие заметные изменения в выравнивании разработки.

Мониторинг моделей и данных с помощью MLOps

Предоставляет доступ к моделям мониторов в производственной среде.
Объединяет все развернутые модели под одной крышей и обеспечивает согласованный способ мониторинга производительности модели.
Генерирует опции для обновления моделей, которые давно находятся в производстве.
Автоматизирует традиционные процессы ручного мониторинга.
Обеспечивает прозрачное и глубокое представление данных, протекающих между несколькими системами и моделями.
Централизует систему мониторинга и позволяет получить общее представление о нескольких моделях и конвейерах данных.

Сложное управление жизненным циклом модели

После мониторинга производительности модели и выявления ухудшения модели и данных организациям необходимо регулярно обновлять модели и конвейеры данных. Этот процесс с традиционными системами становится ненадежным, потому что ручное кодирование занимает много времени и является неточным способом обновления приложений.

Управление жизненным циклом с помощью MLOps

MLOps упрощает обновление моделей в производстве.
Требуется меньшее участие ученых в обновлении производственной модели.
Создание новых проектов становится проще благодаря лучшему управлению.
Выявление ухудшения модели и данных на ранних стадиях становится простым.

Проблемы с модельным управлением

Организации тратят огромное количество времени и денег на процессы аудита, чтобы обеспечить соответствие модели управления. Это замедляет разработку, развертывание и управление моделями. А также традиционным методам не хватает централизованного представления ИИ в производстве.

Модель управления с MLOps

MLOps стандартизирует процесс, что упрощает управление соответствием требованиям.
Снижает вероятность ошибок за счет обеспечения контроля доступа к продукции, а также позволяет организации контролировать действия модели в случае сбоев в работе.
Поскольку это дает больше гибкости в мониторинге моделей, результаты отслеживания моделей становятся более доступными.
Мониторинг также упрощает ведение журналов аудита моделей.

Здесь, выше, мы обсудили проблемы, с которыми сталкиваются организации при разработке машинного обучения, и то, как MLOps помогают создавать простые, надежные и масштабируемые процедуры разработки машинного обучения. ДСВ | Мастера Data Science Wizards уже очень давно предлагают разработку вариантов использования машинного обучения и ИИ в различных областях. Благодаря нашему обширному опыту мы знаем о важности масштабируемого и надежного ИИ в современных условиях. Мы также знаем о важной роли MLOP в такой процедуре разработки. Поэтому, принимая во внимание факты, мы разработали нашу платформу решений UnifyAI, которая помогает организациям эффективно работать с практикой MLOps и обеспечивать самые современные результаты в своих сценариях использования ИИ. Итак, давайте посмотрим, как UnifyAI может упростить и повысить эффективность внедрения MLOps.

Млопс через UnifyAI

Как обсуждалось в предыдущих разделах, мы можем сказать, что существуют различные причины, которые повышают потребность в MLOps в отраслях для разработки AI и ML. Теперь, когда мы все знаем, что MLOps упрощает разработку ИИ, мы можем также принять во внимание тот факт, что внедрение MLOps также является болезненной процедурой. Недавнее исследование, проведенное NewVantage Partners, показало, что только 15% вариантов использования ИИ были широко распространены в 70 ведущих корпоративных компаниях. Это говорит об уровне сложности внедрения практики MLOps.

Хотя MLOps обеспечивает удобный и надежный подход к разработке ИИ для реальных ситуаций, обеспечение правильного согласования различных компонентов MLOps может быть сложной задачей. Кроме того, распределение рабочих нагрузок между этими компонентами может усугубить сложность эффективного внедрения MLOps.

UnifyAI был разработан для облегчения внедрения MLOps за счет оптимизации всех основных компонентов, таких как хранилище функций, репозиторий моделей, оркестратор моделей и данных и система мониторинга, в соответствии с передовыми методами MLOps. Компоненты, входящие в состав UnifyAI, продемонстрировали передовую производительность при разработке и спроектированы таким образом, чтобы предоставить вам гибкость для переноса вариантов использования ИИ от экспериментов до производства. Эта платформа не только позволяет беспрепятственно развертывать варианты использования ИИ и машинного обучения в рабочей среде, но также гарантирует, что ваши модели соответствуют установленным стандартам управления как в разработке, так и в производстве.

Удобные функции UnifyAI позволяют организациям легко развертывать, отслеживать и обновлять свои модели в производственной среде. С помощью UnifyAI предприятия могут оптимизировать процесс разработки ИИ, что может значительно повысить окупаемость инвестиций (ROI) за счет ускорения выхода на рынок и повышения эффективности инициатив в области ИИ.

В конечном счете, UnifyAI позволяет организациям следовать передовым методам MLOps, чтобы использовать весь потенциал ИИ, снижая при этом сложности и риски, связанные со сквозной разработкой ИИ и машинного обучения.

О ДСВ

DSW, специализирующаяся на искусственном интеллекте и науке о данных, предоставляет платформы и решения для использования данных с помощью ИИ и расширенной аналитики. С офисами, расположенными в Мумбаи, Индия, и Дублине, Ирландия, компания обслуживает широкий круг клиентов по всему миру.

Наша миссия — демократизировать искусственный интеллект и науку о данных, предоставляя клиентам возможность принимать обоснованные решения. Развивая экосистему ИИ с помощью технологических решений с открытым исходным кодом, основанных на данных, мы стремимся приносить пользу компаниям, клиентам и заинтересованным сторонам и делать ИИ доступным для всех.

Наша флагманская платформа UnifyAI направлена на оптимизацию процесса обработки данных, обеспечение унифицированного конвейера и интеграцию возможностей искусственного интеллекта для поддержки предприятий при переходе от экспериментов к полномасштабному производству, что в конечном итоге повышает операционную эффективность и стимулирует рост.