فوائد منصة MLOps الشاملة

ما هو MLOps؟ لماذا تحتاجها الشركات؟ هل تحتاج إلى متخصصين لدعمها؟ نجيب على هذه الأسئلة وأكثر أثناء استكشاف خلفية MLOps وتطبيقاتها.

MLOps هو مفهوم جديد نسبيًا. في السنوات القليلة الماضية فقط ، نرى الإشارات الأولى للحاجة إلى إدارة شاملة لدورة حياة التعلم الآلي في العمليات الصناعية والإنتاج. من الناحية العملية ، لا تقتصر مشكلة تنفيذ نماذج التعلم الآلي (ML) في عمل حقيقي على إعداد البيانات وتطويرها وتدريبها على شبكة عصبية أو خوارزميات تعلم الآلة الأخرى. تؤثر العديد من العوامل على جودة حل الإنتاج ، من التحقق من مجموعة البيانات إلى الاختبار والنشر في بيئة الإنتاج كتطبيق موثوق للبيانات الضخمة.

هذا يعني أن النتائج الفعلية للتنبؤ أو التصنيف لا تعتمد فقط على بنية الشبكة العصبية وطريقة التعلم الآلي التي اقترحها عالم البيانات ، ولكن أيضًا على كيفية تنفيذ فريق التطوير لهذا النموذج ، ونشره المسؤولون في بيئة عنقودية. من المهم أيضًا جودة بيانات الإدخال (جودة البيانات) والمصادر والقنوات وتكرار استلامها ، وهي مسؤولية مهندس البيانات.

تؤدي العوائق التنظيمية والفنية في تفاعل المتخصصين المتنوعين المشاركين في تطوير واختبار ونشر ودعم حلول ML إلى زيادة الوقت اللازم لإنشاء منتج وتقليل قيمته بالنسبة للأعمال. تم اختراع MLOps لإزالة هذه الحواجز. مثل DevOps و DataOps ، تسعى MLOps إلى زيادة الأتمتة وتحسين جودة حلول التعلم الآلي الصناعي ، مع الاهتمام بالمتطلبات التنظيمية وفوائد الأعمال.

العملية النموذجية لتطوير منتجات البرامج وتشغيلها باستخدام نماذج التعلم الآلي

وبالتالي ، تعد MLOps ثقافة ومجموعة من الممارسات لإدارة دورة الحياة المتكاملة والآلية لأنظمة التعلم الآلي ، والجمع بين عمليات التطوير والدعم ، بما في ذلك التكامل والاختبار والإصدار والنشر وإدارة البنية التحتية.

مدى MLOps كريسب- DM منهجية بمساعدة نهج Agile والأدوات التقنية للعمليات الآلية مع البيانات ونماذج التعلم الآلي والرمز والبيئة. تتضمن هذه الأدوات ، على سبيل المثال ، Cloudera Data Science Workbench.

من المتوقع أن يؤدي تطبيق MLOps في الممارسة العملية إلى تجنب الأخطاء والمشكلات الشائعة التي يواجهها علماء البيانات الذين يعملون وفقًا للمراحل الكلاسيكية لـ CRISP-DM.

أهم 10 فوائد للأعمال وعلوم البيانات

من بين جميع فوائد تطبيق MLOps ، فإن المزايا التالية رشيق تعتبر المناهج الأكثر أهمية فيما يتعلق بخصائص النشر الصناعي للتعلم الآلي:

1. تقليل الوقت اللازم للحصول على نتائج عالية الجودة بسبب الإدارة الموثوقة والفعالة لدورة حياة التعلم الآلي ؛
2. تدفقات العمل والنماذج القابلة لإعادة الإنتاج بفضل أساليب وأدوات التطوير المستمر / التكامل / التدريب (CD / CI / CT) ؛
3. سهولة نشر نماذج ML عالية الدقة في أي مكان وزمان ؛
4. نظام الإدارة المتكاملة والمراقبة المستمرة لموارد التعلم الآلي ؛
5. إزالة الحواجز التنظيمية ودمج خبرة المتخصصين المتنوعين في ML.

لذلك ، بمساعدة MLOps ، يمكن تحسين الجوانب التالية من عمليات ML:

1. توحيد دورة إصدار نماذج التعلم الآلي ومنتجات البرامج التي تم إنشاؤها على أساسها ؛
2. أتمتة اختبار أدوات التعلم الآلي ، مثل التحقق من صحة البيانات ، واختبار نموذج ML نفسه وإدماجه في حل الإنتاج ؛
3. تنفيذ مبادئ مرنة في مشاريع التعلم الآلي ؛
4. دعم نماذج التعلم الآلي ومجموعات البيانات لهم في أنظمة CI / CD / CT ؛
5. تقليل الديون الفنية لنماذج ML.

من الجدير بالذكر أن التقنيات التنظيمية لـ MLOps يجب أن تكون مستقلة عن اللغة ، والإطار ، والنظام الأساسي ، والبنية التحتية. ومن وجهة نظر فنية ، ستتضمن البنية العامة لنظام MLOps منصات لجمع وتجميع البيانات الضخمة ، وتطبيقات لتحليل وإعداد البيانات لنمذجة ML ، وأدوات لإجراء العمليات الحسابية والتحليلات ، فضلاً عن أدوات للحركة الآلية لـ نماذج التعلم الآلي والبيانات ومنتجات البرامج التي تم إنشاؤها على أساسها بين العمليات المختلفة لدورة حياتها.

سيؤدي ذلك جزئيًا أو كليًا إلى أتمتة مهام عمل عالم البيانات ، ومهندس البيانات ، ومتخصص التعلم الآلي ، ومهندس ومطور حلول البيانات الضخمة ، بالإضافة إلى مهندس DevOps باستخدام خطوط أنابيب موحدة وفعالة (خطوط الأنابيب).

كيف يمكن للمتخصصين الدخول في ممارسات MLops

لفهم كيفية عمل علماء البيانات ، يمكنك إلقاء نظرة على منهجية CRISP-DM - ​​المراحل التي تتطابق تقريبًا مع مشروع DS.

بعد ذلك ، تحتاج إلى معرفة كيفية عمل البنية التحتية الحديثة بشكل عام: CI / CD ، وتجارب التسجيل ، وكيفية إصدار مجموعات البيانات ، والبيئة - بشكل عام ، فهم ما يفعله مهندس Data DevOps الحديث.

من المهم أن يكون لديك فهم جيد لعملية التطوير ، بما في ذلك دورة حياة منتج علوم البيانات ، وعمل الفرق المشاركة فيه: هندسة البيانات ، وهندسة النظام ، وعلم البيانات ، والجزء المطبق هي خيارات تكامل مختلفة. أي أنك تحتاج إلى فهم كيفية عمل كل شيء في أجزاء مختلفة من المشروع بشكل عام.

اقرأ أيضًا: بناء وتحسين درجة الائتمان الخاصة بك: دليل إرشادي

كيفية اختيار منصة لـ MLops

لحسن الحظ ، هناك خيارات رائعة. هناك مصدر مفتوح ، مثل MLflow ، وهناك حلول سحابية تساعد في أتمتة أي جزء من خط الأنابيب.

يمكنك البدء بأي نظام أساسي ، ومعرفة المهام التي يحلها ، وكيف يحلها. للتبسيط ، يمكنك أخذ التنفيذ من بائع السحابة - SageMaker ، Vertex AI أو Azure ML. يعتبر موفرو السحابة أكثر ملاءمة ، لأنه يمكن إضافة جميع المكونات الإضافية ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية ، مما يجعل من الممكن إنشاء MLOps من طرف إلى طرف داخل نظام أساسي واحد. إنها متشابهة وظيفيًا: لغة واحدة (Python API) والمصطلحات والميزات.

يعد توثيق نظام ML المحدد كافياً لتغمر نفسك في السياق. وبعد ذلك يمكنك إلقاء نظرة على بدائل محددة: متاجر الميزات المختلفة ، ومحركات خطوط الأنابيب ML ، وسجلات النماذج. هناك شهادات من مقدمي الخدمات تلخص هذه التجربة في دورة تدريبية.

بشكل عام ، عند اختيار منصة MLOps ، يجب على الشركات النظر في مبادرات الأعمال الأكبر والتخطيط مسبقًا لتصميم المبنى الأكثر ملاءمة. ستوفر المناقشات مع المجالس التنفيذية وخبراء الصناعة ومستخدمي النظام الأساسي فهمًا جماعيًا للتحديات والفرص حتى تتمكن الشركات من زيادة الربحية والإنتاجية والنمو.

المزيد منا: شاحن Kovol PD 3.1 الجديد كليًا يعزز جهاز Macbook Pro مقاس 16 بوصة إلى 100٪ في 70 دقيقة

استنتاج

أي شركة تستخدم تقنية التعلم الآلي من الأفضل أن تتبنى مبادئ MLOps. كما هو مذكور أعلاه ، يمكن أن تساعدك MLOps والأدوات الأخرى مثل ModelOps على تحسين أداء شركتك ، مما يضمن أن حلول التعلم الآلي التي تستخدمها توفر القيمة المطلوبة.