Ketahui lebih lanjut tentang MLOps: Perbincangan tentang definisi, konsep dan aplikasi MLOps

Apakah itu MLOps?

Disiplin menyampaikan model pembelajaran mesin melalui aliran kerja yang berulang dan cekap dipanggil Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps).

MLOps adalah serupa dengan DevOps bagi kitaran hayat pembangunan perisian dan bertujuan untuk menyampaikan aplikasi ML berprestasi tinggi secara berterusan ke dalam pengeluaran berskala besar. Ia memberi tumpuan khusus kepada keperluan unik ML dalam program SDLC dan CI/CD sedia ada untuk mencipta kitaran hayat baharu yang wujud bersama mereka. Melakukannya boleh membawa kepada aliran kerja yang lebih cekap dan hasil yang lebih baik untuk ML.

Pendekatan MLOps meningkatkan kualiti pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam, memudahkan proses pengurusan dan mendayakan penggunaan automatik. Model lebih mudah diselaraskan dengan keperluan perniagaan dan keperluan kawal selia.

Pembelajaran mesin (ML) mempunyai kitaran hayat unik yang berbeza daripada perisian tradisional. Teras ML ialah data, bukan aktiviti aplikasi. Oleh itu, tumpuan kod adalah pada pengurusan data. Sistem ML ialah sistem terbuka dan sentiasa berkembang. Sebaik sahaja model diedarkan, tugasan baru sahaja bermula. Untuk prestasi optimum, model dalam pengeluaran perlu sentiasa dipantau, dilatih semula dan digunakan semula sebagai tindak balas kepada perubahan isyarat data. Proses ini berterusan dan memerlukan pengoptimuman dan pelarasan yang berterusan untuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan model. Melalui lelaran dan penambahbaikan berterusan, sistem ML boleh dikekalkan dengan cekap dan berkesan untuk menyesuaikan diri dengan keperluan yang berubah-ubah.

Kitaran hayat ML ialah proses penyepaduan, pembangunan dan penyampaian berterusan model pembelajaran mesin. Model ini dikitar secara berterusan melalui tiga peringkat utama pembangunan, penggunaan dan operasi untuk melaraskan dan mengoptimumkan prestasinya secara berterusan dalam pengeluaran.

Bagaimana MLOps berfungsi?

MLOps menyediakan penyelesaian yang membantu saintis data, jurutera pembelajaran mesin dan pembangun aplikasi menyelesaikan masalah yang serupa dengan kejuruteraan perisian. Ia serupa dengan DevOps dan menyelesaikan cabaran saintis data yang menyampaikan model kepada persekitaran pengeluaran dan mengekalkannya. MLOps memberi tumpuan kepada kerjasama, membolehkan pasukan menyampaikan nilai kepada pelanggan. Melalui MLOps, pasukan boleh mengurus kitaran hayat, kawalan versi dan penggunaan model dengan lebih baik, dengan itu meningkatkan ketersediaan dan kebolehpercayaan model. Pendekatan ini juga memastikan ketekalan model dan kebolehulangan, membolehkan pasukan melancarkan ciri baharu dan penambahbaikan dengan lebih pantas. Ringkasnya, MLOps dan DevOps mempunyai banyak persamaan dalam menyelesaikan masalah kejuruteraan perisian, memberikan kelebihan yang sama kepada saintis data.

MLOps merangkumi semua komponen penting dan keupayaan untuk menyepadukan kesemuanya - daripada sumber data kepada alat pematuhan.

Untuk membina model pembelajaran mesin (ML) berulang, kami boleh membungkus kod pemodelan, kebergantungan dan keperluan masa jalan. Dengan mendayakan ML yang boleh dihasilkan semula, kami boleh mengurangkan kos penghantaran dan penyelenggaraan versi model. Selepas pembungkusan, penggunaan berskala besar menjadi agak mudah. Peringkat ini menyediakan kebolehulangan dan merupakan salah satu daripada beberapa langkah asas dalam perjalanan MLOps.

MLOps bertujuan untuk menyokong keseluruhan kitaran hayat model pembelajaran mesin melalui set prinsip yang konsisten. Prinsip-prinsip ini termasuk pelaksanaan kawalan kod sumber, penyelenggaraan pendaftaran versi model, pembungkusan piawai, penciptaan senarai semak pengesahan, definisi kaedah penggunaan dan pembangunan protokol pemantauan.

Memandangkan hanyutan data diperhatikan oleh saluran pemantauan, teknologi MLOps yang terbukti membolehkan perusahaan menentukan bila model perlu dilatih semula. Ia juga boleh membantu menentukan data, versi model dan asas kod yang digunakan untuk membuat ramalan tertentu.

Faedah MLOps

Menghantar lebih banyak model dengan lebih pantas: Kepantasan penggunaan dan model lelaran memberi anda kelebihan daya saing dalam pembelajaran mesin. Pendekatan MLOps yang boleh berulang dan berskala membawa pembelajaran mesin kepada pengeluaran dengan lebih pantas.

1 Maksimumkan ROI: Jika MLOps wujud, pemantauan model dan infrastruktur menjadi kerja sedikit demi sedikit. Anda boleh memantau dan melaraskan model dan infrastruktur anda dengan cepat untuk mendapatkan margin keuntungan tambahan sambil mengurangkan perbelanjaan infrastruktur.

2. Meningkatkan daya saing perniagaan: Untuk terus mendahului persaingan, model perlu dilaraskan dengan kerap. Jika anda menggunakan MLOps untuk membina saluran paip dan aliran kerja automatik, anda boleh mengurangkan kos keseluruhan ML sambil kekal berdaya saing.

3 Penyepaduan fleksibel: Jika anda ingin menggunakan teknologi pembelajaran mesin yang paling canggih, anda boleh menggunakan MLOps untuk mengekalkan penyepaduan dengan pelbagai alatan sains data.

Atas ialah kandungan terperinci Ketahui lebih lanjut tentang MLOps: Perbincangan tentang definisi, konsep dan aplikasi MLOps. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!