Что такое MLOps?

MLOPs, известный операциями машинного обучения, представляет собой набор методов повышения качества, упрощения рабочего процесса и автоматизации развертывания машинного обучения (ML) в крупномасштабной производственной среде. MLOps аналогичен DevOps, за исключением того, что он отличается от систем машинного обучения ML. По мере того, как все больше компаний инвестируют в операции искусственного интеллекта (ИИ), может возникнуть отсутствие взаимопонимания между группами специалистов по обработке и анализу данных, разрабатывающими модели машинного обучения, и командами DevOps, выполняющими операции, лежащие в основе этих моделей. Вот тут-то и появляются MLOps. MLOps предоставляет инструмент для мониторинга и наблюдения за производительностью и эффективностью моделей машинного обучения в производственной среде. Это расширяет возможности для совместной работы специалистов по обработке и анализу данных и DevOps, обеспечивая непрерывный процесс разработки, тестирования и функционального мониторинга. Несколько одинаковых принципов применимы как к MLOps, так и к DevOps, например, использование непрерывной интеграции (CI) и непрерывной доставки (CD) для обеспечения простоты циклов развития и развертывания.

Как FutureAnalytica использует MLOps?

В FutureAnalytica MLOps включает усовершенствование и практику разработки, которые объединяют разработку модели ML (Dev) и эксплуатацию модели ML (Ops). Он включает в себя роботизацию и мониторинг на всех этапах разработки модели машинного обучения — интеграции, тестировании, выпуске, развертывании и эксплуатации структуры.

MLOps стремится регулировать цикл эволюции модели ML, объединяя группы данных, безопасности, структуры и разработчиков. MLOps помогает выбрать модульный путь разработки модели Машинное обучение. Это помогает разобраться в проблемах и начать работать над тем, что может сработать. Тремя ключевыми факторами MLOps являются машинное обучение, DevOps (ИТ) и проектирование данных. Эти факторы почти связаны с управлением циклом жизненного цикла внутри ассоциации.

Выгода от MLOps

1. Производительность

Роботизация — великий спаситель времени, и то же самое касается MLOps. Снимая груз с ученых данных, MLOps дает им свободу сосредоточиться на науке о данных. Это приводит к сокращению времени выхода на рынок, что позволяет разрабатывать и выпускать продукты с более высокими характеристиками, а также улучшать качество обслуживания клиентов, что повышает ценность бизнеса. MLOps также обеспечивает более быстрое развертывание моделей ML, но с повышенным качеством и толщиной. Это только улучшает продукт, а также создает ценность.

Время плутократично. Важнейшим преимуществом MLOps является то, что он экономит время и возвращает его в руки специалистов по обработке и анализу данных, чтобы они могли работать более продуктивно. Результат? Дополнительная ценность для бизнеса.

2. Экономическая эффективность

MLOps обеспечивает роботизацию и мониторинг всех процессов машинного обучения и кондиционирования. Это поддерживает повторение и возможность аудита для гораздо более эффективного рабочего процесса, в котором важные детали не упускаются из виду, а драгоценные ресурсы не тратятся впустую.

Кондиционирование машинного обучения обычно влечет за собой большой технический долг. Однако вместе с ними уходит и много знаний и знаний о модели машинного обучения, если специалист по данным покидает компанию. Ресурсы раскрытия должны быть посвящены обучению другого существующего, чтобы быстро догнать и взять верх. Текучесть кадров — неотложный эффект для предприятий, основанных на машинном обучении, но MLOps снимает с него остроту, поляризуя и автоматизируя все процессы машинного обучения, чтобы их можно было полностью отслеживать и проверять. ни самой линии? MLOps помогает предприятиям оптимизировать свои силы, тем самым сокращая потери и повышая эффективность затрат.

3. Инновации

Существует прямая линия, ведущая от продуктивности к изобретательству. Распаковывая все, что возможно, в MLOps, группа специалистов по обработке и анализу данных может сосредоточить свое внимание и выделить драгоценное время и энергию на внедрение — разработку новых алгоритмов и моделей, реализацию улучшений и функций продукта, создание возможностей и нестандартную работу, чтобы опережать соревнование с большими, лучшими жертвоприношениями. Для любой зарождающейся компании, основанной на искусственном интеллекте, это самая важная ступенька на пути к созданию единорога или выходу на биржу.

Автоматизация жизненного цикла машинного обучения приносит пользу вашему бизнесу

Совершенствование науки о данных является ключом к созданию ценности для бизнеса. Не позволяйте вашим специалистам по данным тратить слишком много времени на управление структурой или обслуживание моделей. Скорее обратитесь к MLOps, чтобы освободить их от функциональных задач и позволить им быть полностью продуктивными и эффективно использовать свои ресурсы, но, самое главное, дать им возможность инициировать, внедрять и внедрять инновации дальше.

4. Повышение масштабируемости

Многие предприятия используют модели машинного обучения для удовлетворения бизнес-объектов, но главные проблемы заключаются в охвате моделей. Когда данные проходят качественную проверку и соответствуют нормам, контроль и управление упрощают быстрое масштабирование.

Тем не менее, данные организации становятся воспроизводимыми для подготовки данных и обучения, если жизненный цикл данных соответствует набору методов и норм, изложенных в платформах MLOps. Компании, расширяющиеся в новые области, могут воспроизвести конвейер данных и вернуться к предыдущим наборам данных или критериям на любом этапе, чтобы легко устранять неявные сбои. Компании, работающие с обширными данными, быстро масштабирующиеся или с растущими намерениями, могут использовать платформы MLOps, чтобы помочь им подготовить и очистить свои данные. Однако размер хвоста и цвет глаз, если ранее обученная модель оценивала черты хаски, такие же, как и рост. Применение заданных процессов, учитывающих каждый этап жизненного цикла модели, от лечения и открытия до оценки и проверки, упрощает быстрое масштабирование. Вы исключаете дублирование в командах и можете более легко выявлять любые проблемы в комплексе.

Решение AI без кода, которое позволит любому создавать комплексные решения для расширенной аналитики несколькими щелчками мыши. По любым вопросам пишите нам на [email protected] и не забудьте посетить наш сайт www.futureanalytica.com