Manfaat Platform MLOps Komprehensif

Apa itu MLOps? Mengapa bisnis membutuhkannya? Apakah Anda memerlukan spesialis untuk mendukungnya? Kami menjawab pertanyaan tersebut dan lebih banyak lagi sambil menjelajahi latar belakang MLOps dan aplikasinya.

MLOps merupakan konsep yang relatif baru. Hanya dalam beberapa tahun terakhir, kami melihat penyebutan pertama tentang perlunya manajemen siklus hidup pembelajaran mesin yang komprehensif dalam operasi dan produksi industri. Dalam praktiknya, masalah penerapan model pembelajaran mesin (ML) dalam bisnis nyata tidak terbatas pada persiapan data, pengembangan, dan pelatihan jaringan saraf atau algoritma pembelajaran mesin lainnya. Banyak faktor yang memengaruhi kualitas solusi produksi, mulai dari verifikasi kumpulan data hingga pengujian dan penerapan di lingkungan produksi sebagai aplikasi Big Data yang andal.

Ini berarti bahwa hasil sebenarnya dari prediksi atau klasifikasi tidak hanya bergantung pada arsitektur jaringan saraf dan metode pembelajaran mesin yang diusulkan oleh ilmuwan data, tetapi juga pada bagaimana tim pengembangan mengimplementasikan model ini, dan administrator menerapkannya di lingkungan klaster. Yang juga penting adalah kualitas data input (kualitas data), sumber, saluran, dan frekuensi penerimaannya, yang menjadi tanggung jawab insinyur data.

Hambatan organisasi dan teknis dalam interaksi berbagai spesialis yang terlibat dalam pengembangan, pengujian, penerapan, dan dukungan solusi ML menyebabkan peningkatan waktu pembuatan produk dan penurunan nilainya bagi bisnis. MLOps diciptakan untuk menghilangkan hambatan tersebut. Seperti DevOps dan DataOps, MLOps berupaya meningkatkan otomatisasi dan meningkatkan kualitas solusi pembelajaran mesin industri, dengan memperhatikan persyaratan peraturan dan keuntungan bisnis.

Proses tipikal untuk mengembangkan dan mengoperasikan produk perangkat lunak dengan model pembelajaran mesin

nonaktifkan android multi-jendela

Dengan demikian, MLOps adalah budaya dan serangkaian praktik untuk manajemen siklus hidup terintegrasi dan otomatis dari sistem pembelajaran mesin, menggabungkan operasi pengembangan dan dukungan mereka, termasuk integrasi, pengujian, rilis, penerapan, dan manajemen infrastruktur.

MLOps memperluas CRISP-DM metodologi dengan bantuan pendekatan Agile dan alat teknis untuk operasi otomatis dengan data, model pembelajaran mesin, kode, dan lingkungan. Alat-alat ini termasuk, misalnya, Cloudera Data Science Workbench.

Penerapan MLOps dalam praktik diharapkan dapat menghindari kesalahan umum dan masalah yang dihadapi oleh data scientist yang bekerja sesuai dengan fase klasik CRISP-DM.

10 Manfaat Teratas untuk Bisnis dan Ilmu Data

Dari semua manfaat penerapan MLOps, berikut keuntungan dari Lincah pendekatan dianggap yang paling signifikan dalam kaitannya dengan spesifikasi penerapan industri pembelajaran Mesin:

1. Mengurangi waktu untuk memperoleh hasil berkualitas tinggi berkat pengelolaan siklus hidup pembelajaran mesin yang andal dan efisien;
2. Alur kerja dan model yang dapat direproduksi berkat metode dan alat Continuous Development/Integration/Training (CD/CI/CT);
3. Kemudahan penerapan model ML presisi tinggi di mana saja dan kapan saja;
4. Sistem manajemen terintegrasi dan pemantauan sumber daya pembelajaran mesin secara terus-menerus;
5. Penghapusan hambatan organisasi dan integrasi pengalaman spesialis ML yang beragam.

Oleh karena itu, dengan bantuan MLOps, aspek operasi ML berikut dapat dioptimalkan:

1. Menyatukan siklus rilis model pembelajaran mesin dan produk perangkat lunak yang dibuat atas dasar mereka;
2. Mengotomatiskan pengujian artefak pembelajaran mesin, seperti validasi data, pengujian model ML itu sendiri, dan integrasinya ke dalam solusi produksi;
3. Terapkan prinsip fleksibel dalam proyek pembelajaran mesin;
4. Mendukung model dan kumpulan data pembelajaran mesin untuk mereka dalam sistem CI/CD/CT;
5. Kurangi utang teknis untuk model ML.

Patut dicatat bahwa teknik organisasi MLOps harus independen dari bahasa, kerangka kerja, platform, dan infrastruktur. Dan dari sudut pandang teknis, arsitektur umum sistem MLOps akan mencakup platform untuk mengumpulkan dan menggabungkan Big Data, aplikasi untuk menganalisis dan menyiapkan data untuk pemodelan ML, alat untuk melakukan perhitungan dan analitik, serta alat untuk pergerakan otomatis data. model pembelajaran mesin, data, dan produk perangkat lunak dibuat atas dasar mereka di antara berbagai proses siklus hidup mereka.

Ini sebagian atau seluruhnya akan mengotomatiskan tugas kerja ilmuwan data, insinyur data, spesialis ML, arsitek dan pengembang solusi Big Data, serta insinyur DevOps menggunakan pipeline (pipeline) yang terpadu dan efisien.

Bagaimana Pakar Bisa Masuk ke Praktek MLops

Untuk memahami cara kerja ilmuwan data, Anda dapat melihat metodologi CRISP-DM—fase yang kira-kira bertepatan dengan proyek DS.

Selanjutnya, Anda perlu mengetahui, secara umum, cara kerja infrastruktur modern: CI/CD, eksperimen logging, cara membuat versi dataset, dan lingkungan—secara umum, memahami apa yang dilakukan oleh seorang insinyur Data DevOps modern.

Penting untuk memiliki pemahaman yang baik tentang proses pengembangan, termasuk siklus hidup produk Ilmu data, dan kerja tim yang terlibat di dalamnya: rekayasa data, rekayasa sistem, ilmu data, dan bagian terapan adalah opsi integrasi yang berbeda. Artinya, Anda perlu memahami secara umum bagaimana semuanya bekerja di berbagai bagian proyek.

Baca juga: Membangun dan Meningkatkan Skor Kredit Anda: Panduan Cara

Cara Memilih Platform Untuk MLops

Untungnya, ada pilihan bagus. Ada open source, seperti MLflow, dan ada solusi cloud yang membantu mengotomatiskan bagian mana pun dari pipeline.

Anda dapat memulai dengan platform apa pun, melihat tugas apa yang diselesaikannya, dan bagaimana menyelesaikannya. Untuk kemudahan, Anda dapat mengambil implementasi dari vendor cloud – SageMaker, Verteks AI , atau Azure ML. Penyedia cloud dianggap lebih nyaman, karena semua komponen tambahan dapat ditambahkan dengan beberapa baris kode, sehingga memungkinkan untuk membangun MLOps end-to-end dalam satu platform. Mereka secara fungsional serupa: satu bahasa (Python API), istilah, dan fitur.

Dokumentasi dari platform ML yang dipilih cukup membenamkan diri Anda dalam konteksnya. Kemudian Anda dapat melihat alternatif spesifik: toko fitur yang berbeda, mesin saluran ML, dan pendaftar model. Ada sertifikasi dari penyedia yang meringkas pengalaman ini menjadi sebuah kursus.

Secara umum, saat memilih platform MLOps, perusahaan harus mempertimbangkan inisiatif bisnis yang lebih besar dan merencanakan ke depan untuk desain bangunan yang paling sesuai. Diskusi dengan dewan eksekutif, pakar industri, dan pengguna platform akan memberikan pemahaman bersama tentang tantangan dan peluang sehingga bisnis dapat memaksimalkan profitabilitas, produktivitas, dan pertumbuhan.

Lebih banyak dari kami: Pengisi Daya Kovol PD 3.1 Baru Meningkatkan Macbook Pro 16” hingga 100% Dalam 70 Menit

Kesimpulan

Perusahaan mana pun yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin sebaiknya mengadopsi prinsip-prinsip MLOps. Seperti disebutkan di atas, MLOps dan alat lain seperti ModelOps dapat membantu Anda meningkatkan kinerja perusahaan, memastikan bahwa solusi pembelajaran mesin yang Anda gunakan memberikan nilai yang diinginkan.