Упрощение развертывания машинного обучения с помощью Airdot-Deployer
Почему развертывание машинного обучения так важно, но сложно?
Что ж, если вы спросите меня, я бы сказал, что это может быть самая важная и сложная задача в полном жизненном цикле проекта ML, поскольку я делал это много раз и видел несколько способов сделать это. Так почему же это так, потому что до разработки модели проект является своего рода неструктурированным. Люди DS и ML обычно разрабатывают свои модели в блокноте Jupyter, который не является стандартным инструментом разработки программного обеспечения, и почему это должно быть правильно? поскольку в этом ноутбуке DS выполняет все свои функции, тестирование моделей, калибровку моделей и многое другое.
Высокоточная модель не имеет реальной полезности, если ее использовать только в ноутбуке. Чтобы машинное обучение действительно приносило пользу бизнесу, модели должны быть развернуты, доступны и пригодны для использования.
Болевые точки при развертывании машинного обучения
Сложность развертывания модели машинного обучения (ML) может сильно различаться в зависимости от нескольких факторов. Вот некоторые ключевые факторы, влияющие на сложность развертывания модели машинного обучения.
- Инфраструктура и технологии. Процесс развертывания может оказаться более сложным, если вы выполняете развертывание в сложной инфраструктуре. Развертывание на облачных платформах, таких как AWS, Azure или GCP, может упростить многие аспекты, но все равно требует знания этих платформ.
- Масштабируемость. Развертывание модели для работы с небольшим приложением может быть проще, чем развертывание для крупномасштабного приложения с высоким трафиком, требующего балансировки нагрузки, масштабирования и оптимизации производительности.
- Безопасность и конфиденциальность. Безопасная обработка конфиденциальных данных и соблюдение правил конфиденциальности могут усложнить процесс развертывания.
- Мониторинг и обслуживание. После развертывания модели требуют мониторинга для выявления проблем и снижения производительности. Регулярные обновления и обслуживание также необходимы по мере появления новых данных или необходимости улучшения модели.
- Среда развертывания. Развертывание на разных платформах (например, в облаке, периферийных устройствах, мобильных приложениях) сопряжено с различными проблемами и требует рассмотрения.
- Инструменты и платформы. Доступность инструментов и инфраструктур развертывания может существенно повлиять на простоту развертывания. Такие инструменты, как Docker, Kubernetes, Flask и TensorFlow Serving, могут упростить этот процесс.
- Набор навыков команды. Навыки команды развертывания играют решающую роль. Команда, имеющая опыт машинного обучения, разработки программного обеспечения, DevOps и управления инфраструктурой, упростит развертывание.
Хотя крупные технологические компании разработали решения, адаптированные к их потребностям, многие компании сталкиваются с этими проблемами. Google, например, задолго до того, как машинное обучение стало модным словом, уже развертывал модели, используя свой внутренний инструмент Sybil. Создание таких инструментов является сложной задачей, требующей как финансовых, так и высококвалифицированных человеческих ресурсов.
Airdot-Deployer от Enter: ваше универсальное решение для развертывания
Airdot-Deployer обещает упростить сложные этапы развертывания в одно и простое действие. Скептически? Вот краткий обзор:
from airdot.deployer import Deployer deployer_obj = Deployer().run(<your-ml-predictor>)
С помощью этого одноэтапного процесса Airdot-Deployer выполняет следующие действия:
- Извлечение кода.
- Идентификация требований к пакету.
- Отслеживание и позиционирование объектов модели или данных в соответствующих сегментах
- Начинаем показ модели
- Предлагает надежную поддержку с ядром K8 Seldon.
А вишенка сверху? Airdot-Deployer имеет полностью открытый исходный код, что дает вам полную автономию в отношении ваших моделей и данных.
Упростите процесс развертывания машинного обучения прямо сейчас! Ныряйте сюда.
