MLOps: устранение разрыва между машинным обучением и операциями
Будущее приложений искусственного интеллекта находится у вас на ладони
В эпоху инноваций и тенденций к технологиям, управляемым данными, внедрение машинного обучения в готовый к использованию интерфейс становится всемирной бизнес-задачой.
В этой ситуации MLOps устраняют разрыв между жизненным циклом машинного обучения и развертыванием на устройствах (веб-сайтах, мобильных устройствах и т. д.), предлагая набор лучших практик для оптимизации приложений искусственного интеллекта. В этой статье мы обсудим, что такое MLOps и почему эта методология привлекает внимание в последние годы?
Что такое MLOps?
Операции машинного обучения — это дисциплина, ориентированная на стандартизацию процессов машинного обучения для улучшения науки о данных, сотрудничества инженеров по данным и экспертов по данным. Подобно тому, как DevOps меняет разработку программного обеспечения за счет сотрудничества, непрерывной интеграции и развертывания для оптимизации доставки, MLOP призван улучшить область машинного обучения.
Жизненный цикл машинного обучения
Жизненный цикл шаблонов проектов ML часто состоит из следующих шагов:
- Каталог наборов данных: сбор данных, таких как текст, фреймы данных, Excel, PDF, изображения, звуки, видео;
- Хранилище функций данных: очистка, преобразование функций для создания коллекции наиболее важных функций для автоматического обучения модели в масштабе;
- Конвейер обучения моделей: использование набора моделей машинного обучения для обучения, а также наборов данных прогнозирования и проверки;
- Оценка модели: тестирование производительности с использованием ранее неизвестных наборов данных;
- Развертывание: создайте правильные файлы конфигурации, которые часто включают файлы docker, требования к библиотекам, безопасность, файлы yaml CI-CD для автоматического развертывания.
- Мониторинг и обслуживание: использование правильных инструментов, таких как графана или скрипт, для мониторинга производительности модели и ее отклонений.
Эти шаги требуют опыта из различных областей для поиска оптимальной разработки, обработки, развертывания и обслуживания моделей.
