Машинное обучение (ML) стало важным методом использования потенциала данных и позволяет компаниям быть более инновационными, эффективными и устойчивыми.

Однако многие проекты машинного обучения останавливаются на проверке концепции (PoC) и не доходят до производства. Это связано с тем, что сообщество машинного обучения в первую очередь сосредоточилось на построении моделей машинного обучения, а не на создании готовых продуктов машинного обучения и координации сложных компонентов и инфраструктуры систем машинного обучения. Отсутствие акцента на автоматизации и эксплуатации систем машинного обучения в реальных условиях способствует высокой частоте неудач проектов машинного обучения.

Чтобы решить эту проблему, ручные процессы машинного обучения должны быть автоматизированы и введены в действие, чтобы больше PoC машинного обучения достигало стадии производства. В следующем документе рассматриваются MLOps с точки зрения задействованных компонентов, принципов, ролей и рабочих процессов.



Операции машинного обучения (MLops): обзор, определение и архитектура
Конечная цель всех проектов промышленного машинного обучения (ML) — разработать продукты ML и быстро внедрить их в …arxiv.org



Этот блог содержит краткое резюме и мои выводы из этой статьи. Как человек, новичок в отрасли, я нашел этот документ проницательным, и я хотел бы поделиться этим документом, чтобы он мог дойти до большего числа людей. Надеюсь, эта статья найдет своих читателей.

млн операций в секунду

  • MLOps — это парадигма, которая фокусируется на сквозном процессе концептуализации, реализации, мониторинга, развертывания и масштабирования продуктов машинного обучения.
  • Он использует три дисциплины: машинное обучение, разработку программного обеспечения (особенно DevOps) и разработку данных.
  • MLOps стремится преодолеть разрыв между разработкой и эксплуатацией, чтобы запустить системы машинного обучения в производство.
  • Он упрощает создание продуктов машинного обучения за счет использования таких принципов, как автоматизация CI/CD, оркестровка рабочих процессов, воспроизводимость, управление версиями данных, модели и кода, совместная работа, непрерывное обучение и оценка машинного обучения, отслеживание и регистрация метаданных машинного обучения, непрерывный мониторинг и петли обратной связи.

Компоненты и принципы MLOps