Rumah > Artikel > Peranti teknologi > MLOps vs. DevOps: Apakah perbezaannya?
Operasi Pembelajaran Mesin (pendek kata MLOps) ialah aspek utama kejuruteraan pembelajaran mesin (ML) yang tertumpu pada memudahkan dan mempercepatkan proses penghantaran model ML kepada pengeluaran serta menyelenggara dan memantaunya. MLOps melibatkan kerjasama antara pasukan yang berbeza, termasuk saintis data, jurutera DevOps, pakar IT, dsb.
MLOps boleh membantu organisasi mencipta dan meningkatkan kualiti penyelesaian AI dan pembelajaran mesin mereka. Mengguna pakai MLOps membolehkan jurutera pembelajaran mesin dan saintis data bekerjasama dalam meningkatkan prestasi model dengan melaksanakan amalan penyepaduan berterusan dan penggunaan berterusan (CI/CD). Ia mempercepatkan proses pembangunan model ML dengan menyepadukan pemantauan, tadbir urus dan pengesahan model ML yang betul.
DevOps menggabungkan konsep pembangunan dan operasi, menerangkan pendekatan kolaboratif untuk melaksanakan tugas yang biasanya dikaitkan dengan pembangunan aplikasi dan pasukan operasi IT yang berasingan. Dalam erti kata yang luas, DevOps ialah falsafah yang menggalakkan komunikasi dan kerjasama yang lebih baik antara pasukan ini (dan lain-lain) dalam sesebuah organisasi.
Dalam erti kata yang sempit, DevOps merujuk kepada penggunaan amalan yang membolehkan penggunaan dan penyelenggaraan pembangunan aplikasi berulang, automasi dan infrastruktur boleh atur cara. Ia juga termasuk perubahan dalam budaya tempat kerja, seperti pembinaan kepercayaan dan hubungan antara pembangun, sysadmin dan ahli pasukan yang lain. DevOps menyelaraskan teknologi dengan matlamat perniagaan dan boleh mengubah rantaian penghantaran perisian, fungsi kerja, perkhidmatan, alatan dan amalan terbaik.
Berikut ialah beberapa perbezaan utama antara MLOps dan DevOps tradisional.
Konsep pembangunan merujuk kepada perkara yang berbeza dalam setiap model, dan saluran paip CI/CD berbeza sedikit.
DevOps:
MLOps:
DevOps:
MLOps:
DevOps:
MLOps:
Pemantauan adalah penting untuk kedua-dua DevOps dan MLOps, tetapi atas sebab yang sedikit berbeza.
DevOps:
MLOps:
Kedua-dua DevOps dan MLOps sangat bergantung pada teknologi awan tetapi mempunyai keperluan operasi yang berbeza.
DevOps bergantung pada infrastruktur seperti:
MLOps bergantung pada infrastruktur berikut:
Berikut ialah beberapa aliran utama yang memacu DevOps dan MLOps.
Sebagai evolusi baharu aliran kerja DevOps, GitOps ialah paradigma baharu untuk mengawal dan mengautomasikan infrastruktur. Paradigma untuk Kubernetes membolehkan pembangun dan pasukan operasi menggunakan Git untuk mengurus kluster Kubernetes dan menyampaikan aplikasi kontena. Melaksanakan aliran kerja Git untuk operasi dan pasukan pembangunan membolehkan pembangun memanfaatkan permintaan tarik Git untuk mengurus penggunaan perisian dan infrastruktur.
GitOps menyepadukan alatan pembangunan sedia ada untuk mengurus aplikasi berasaskan awan dan berasaskan kluster melalui CI/CD. Ia secara automatik menggunakan, memantau dan menyelenggara aplikasi asli awan menggunakan repositori Git sebagai satu sumber kebenaran.
GitOps ialah kaedah melaksanakan dan mengekalkan kluster dalam Kubernetes. Penghantaran dan penggunaan berterusan membolehkan pembangun membina, menguji dan menggunakan perisian dengan lebih pantas melalui keluaran tambahan. Penyepaduan berterusan Kubernetes dan saluran paip masa jalan mesti boleh membaca dan menulis fail, mengemas kini repositori bekas dan memuatkan bekas daripada Git. GitOps membantu perusahaan mengurus infrastruktur mereka melalui kawalan versi, pemantauan masa nyata dan makluman perubahan konfigurasi.
Data sintetik ialah sebarang maklumat yang dijana secara buatan dan bukannya dikumpulkan daripada peristiwa sebenar. Algoritma menjana data sintetik yang digunakan sebagai pengganti untuk set data ujian operasi dan pengeluaran. Set data sintetik juga boleh digunakan untuk mengesahkan model matematik dan melatih model pembelajaran mesin.
Faedah data sintetik termasuk:
Pembelajaran mesin selalunya melibatkan kod komputer untuk menyediakan dan mengendalikan latihan model, tetapi ini tidak selalu berlaku. Pembelajaran mesin tanpa kod ialah pendekatan pengaturcaraan yang menghapuskan keperluan untuk aplikasi ML melalui proses yang memakan masa.
CodelessML menghapuskan keperluan untuk pakar membangunkan perisian sistem. Ia juga lebih mudah dan lebih murah untuk digunakan dan dilaksanakan. Menggunakan input seret dan lepas semasa pembelajaran mesin memudahkan latihan dengan:
ML tanpa kod menjadikan aplikasi pembelajaran mesin mudah diakses oleh pembangun, tetapi ia bukan pengganti untuk projek termaju dan bernuansa. Pendekatan ini sesuai untuk perniagaan kecil yang kekurangan dana untuk mengekalkan pasukan sains data dalaman.
TinyML ialah pendekatan baharu untuk pembelajaran mesin dan pembangunan model kecerdasan buatan. Ia melibatkan menjalankan model pada peranti dengan kekangan perkakasan, seperti mikropengawal yang menggerakkan kereta pintar, peti sejuk dan meter elektrik. Strategi ini berfungsi paling baik untuk kes penggunaan ini kerana ia mempercepatkan algoritma - data tidak perlu dipindahkan ke sana ke mari pada pelayan. Ia amat penting pada pelayan yang besar dan boleh mempercepatkan keseluruhan proses pembangunan ML.
Terdapat banyak faedah untuk menjalankan program TinyML pada peranti kelebihan IoT:
Menggunakan TinyML memberikan privasi yang lebih besar kerana proses pengiraan adalah setempat sepenuhnya. Ia menggunakan kurang kuasa dan lebar jalur, menyebabkan kependaman yang lebih rendah kerana ia tidak memerlukan data untuk dihantar ke lokasi pusat untuk diproses. Industri yang mengambil kesempatan daripada inovasi ini termasuk pertanian dan penjagaan kesihatan. Mereka biasanya menggunakan peranti IoT yang dibenamkan dengan algoritma TinyML untuk menggunakan data yang dikumpul untuk memantau dan meramalkan peristiwa dunia sebenar.
Artikel ini memperkenalkan perbezaan utama antara MLOps dan DevOps:
Akhir sekali, kami memperkenalkan beberapa arah aliran utama yang akan mengubah DevOps dan MLOps dalam masa terdekat. Saya harap ini akan membantu anda menemui tempat anda dalam ekosistem pembangunan yang baharu dan menarik.
Atas ialah kandungan terperinci MLOps vs. DevOps: Apakah perbezaannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!