راهکار MLOps
MLOps Solution
به مجموعه تخصصها، روش ها(practice) و تکنولوژی هایی گفته می شود که بر سادهسازی و استاندارد سازی فرآیند تولید مدلهای مختلف یادگیری ماشین، استقرار، نگهداری و نظارت بر آنها متمرکز است. و با این امکانات مسیر به کارگیری هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علوم داده را برای سازمانها ساده تر میکند.
درخواست مشاورهراهکار MLOps چیست؟
عملیات یادگیری ماشین (MLOps) شامل مجموعهای از فعالیتهاست که به منظور استقرار یک مدل یادگیری ماشین در محیط تولید انجام می شود.
– مدلهای یادگیری ماشین عموما به حجم بالایی از داده وابستهاند. این فعالیتها پیچیدگیهایی دارند که سازمانها برای حل آنها به پلتفرم MLOps احتیاج دارند:
– موضوع کنترل و مدیریت دسترسی به دادگان و مدلها مسالهای غیر قابل اجتناب است.
– نسخه گذاری دادهها و مدل های مختلف یادگیری ماشین و نتایج ارزیابی آنها باید قابل پیگیری و بررسی باشد. زمانی که داده ها متنوع و تعداد مدل ها زیاد می شود این مساله اهمیت بیشتری پیدا می کند.
– سرویس های ارائه شده بر روی مدل های یادگیری ماشین باید متناسب با افزایش بار ورودی مقیاس پذیری باشند.
مزایای راهکار MLOps
کوتاه کردن زمان ورود به بازار از طریق خودکارسازی استقرار و رصد مدلها
افزایش دقت و کارایی مدلهای یادگیری ماشین با نظارت بر تمام چرخه عمر مدل
مقیاسپذیری گسترده از طریق افزایش و کاهش آسان توان پردازشی در حال استفاده
فراهم کردن امکانات پیشرفته همکاری میان تیمهای متعدد فنی و دادهای
راهکار MLOps مناسب چه کسب و کارهایی است؟
پولی، بانکی و خدمات مالی
ویژگیهای راهکار MLOps
کنترل کامل بر ساخت و آموزش مدلها
مدیریت یکپارچه مراحل مختلف یادگیری ماشین شامل جستجو در دادهها، انتخاب مدل، مهندسی ویژگی، آموز مدل، استقرار نهایی، دنبال کردن عملکرد مدلها در طول زمان و …
یکپارچگی
هماهنگی با ابزارهای متنوع از جمله TensorFlow, PyTorch, scikit-learn و دریافت خروجی در فرمتهای متنوع
هماهنگی بینقص با Kubernetes
یکپارچگی با Kubernetes و ساخت راهکار انتها به انتها، استفاده از Kubernetes برای مدیریت منابع، استقرار مدلها و دنبال کردن فعالیتهای یادگیری
استقرار آسان مدلها
استقرار آسان مدلها به صورت containerized بر روی بستر kubernetes و بر روی ماشینهای فیزیکی و فضای ابری
خودکارسازی جریان کاری ایجاد مدل های یادگیری ماشین
خودکارسازی جریان کاری ایجاد مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از ترکیبی از روشهای مختلف شامل بهبود دادگان، انتخاب مدل، تنظیم هایپر پارامترها و …
رجیستری و مخازن مدلها
نگهداری، نسخه گذاری، به اشتراکگذاری، دنبال کردن و مقایسه نتایج ارزیابی نسخههای مختلف مدل های یادگیری ماشین ایجاد شده
فرآیندهای ادغام، تست و راه اندازی
وجود مخازنی برای نگهداری کدها، مدل های یادگیری ماشین و ایجاد جریان کاری CI/CT/CD
نوتبوکهای اشتراکی
اشتراکگذاری کدها، نتایج و بینشها توسط متخصصان داده در یک مکان، بهبود جستجو در دادهها، پیشپردازش، مهندسی ویژگیها، ساخت مدل، اعتبارسنجی و بهبود و استقرار
ذخیره سازی و نسخهگذاری فرادادهها
پیگیری همه فرادادههای مرتبط با مدل از جمله دادههایی که با آن آموزش داده شدهاند، پارامترهای مورد استفاده و نتایج تولید شده. ذخیره سازی و نسخه گذاری دادهها در یک دیتابیس قابل جستجو برای پیدا کردن و استفاده آسان در آینده، صرفهجویی در زمان مصرف شده برای یادگیری ماشین
درخواست مشاوره
قصد آشنایی با راهکار MLops را دارید؟ با ما تماس بگیرید