MLOps: תפעול מודלים של למידת מכונה
MLOps: תפעול מודלים של למידת מכונה
סקירה כללית
בינה מלאכותית ולמידת מכונה משנים ארגונים ותעשיות. בסביבה הנוכחית, ארגונים מתמקדים במחזור החיים של הטכנולוגיה הקיימת ובשיטות העבודה המומלצות של פרויקטים, שמתאימות ל-DataOps, אך לא מתאימות כמו שהיא ל-Data Science. למרבה הצער, ללא מסגרת מדעית נתונים חזקה, רוב הפרויקטים לא מצליחים לספק את ערכם. AI/ML קשה ליישום וחדש עבור ארגונים רבים. ארגונים צריכים לאמץ שיטות MLOps (פעולות למידת מכונה) כדי להפוך את יוזמות ה-AI וה-ML שלהם למצליחות. כאשר לפרויקטים של AI/ML אין מסגרת וארכיטקטורה לתמיכה בבניית מודלים, פריסה וניטור - הם נכשלים. כדי להצליח, הוא זקוק לשיתוף פעולה בין מדעני נתונים ומהנדסי נתונים לאוטומציה וייצור אלגוריתמים של למידת מכונה. MLOps הוא תהליך הפעלת מודלים של למידת מכונה שלך. זוהי מסגרת מורחבת של DataOps. כדי שה-MLOps יוטמעו בצורה נכונה, המסגרת מעבירה לתפקידים ספציפיים, כגון Data Engineer, DataScientist, Subject Matter Experts ובעל עסקים, שוב הרחבה של DataOps.
מסגרת MLOps
ישנם חמישה שלבים המהווים את המסגרת ל-MLOps מוצלחים.
צור קשר
הבן את מדדי ה-KPI העסקיים שלך.
ארגונים צריכים להגדיר מדדי מפתח ו-KPI. זהו שלב לא טכני המצריך בעיקר שיתוף פעולה בין מנהלי נתונים ומומחי נושא. האינטראקציה תגרום להבנה משותפת ולהגדרה ברורה של "מהי הצלחה".
רכישת נתונים
בשלב רכישת הנתונים, מדעני נתונים, מהנדסי נתונים, מומחי נושאים משתפים פעולה בגילוי הנתונים הדרושים ללמידת מכונה, הטמעתם ושילובם באגם הנתונים בענן, תוך הבטחת יישום כללי איכות הנתונים והנתונים מוכנים ומוכנים עבור דוּגמָנוּת. במהלך שלב זה הנתונים יסווגו ויחולקו ל-Test ו-Train.
פיתוח מודלים של ML
פיתוח מודלים הוא הליבה של מסגרת MLOps. פיתוח המודלים מטופל על ידי מדעני נתונים, ובאמצעות נתוני ה-Test and Train, כמו גם המדדים וה-KPIs המוגדרים, המודלים עוברים איטרציה ומכוונים עדין. תיק הנדסת נתונים של Informatica משתלב עם כלי ותהליכי פיתוח ML כדי לתמוך בשלב זה. זה נעשה בסביבת Non Production.
פרוס מודלים של ML
מהנדס הנתונים משלב את מודל ה-ML שפותח על ידי מדען הנתונים ומאמת אותו מול נתוני הייצור. זה כרוך באימות נוסף של OKRs ו-KPIs. לאחר מכן, צינור הנתונים נפרס לייצור עם צוותי DataOps לשימוש וניטור מתמשכים.
ניטור ואימון מחדש של דגמי ML
במהלך שלב ניטור המודל, צינור פרוס משולב עם מנגנון ניטור מדדים. מדעני נתונים ימשיכו להכשיר את המודל מחדש על בסיס תדירות מוסכם. לאחר מכן, צוות DataOps יכול לנטר את מדדי הצינור, להבטיח המשך ערך והגדלת האמון ב-ML. לסיכום, גישה מחושבת היטב כפי שניתנה במסגרת MLOps לעיל חיונית להצלחת מקרי השימוש ב-AI/ML שלך. השירותים של PartnerBO מספקים פונקציונליות מקצה לקצה עבור MLOps. MLOps דורשים תזמור של כלים מרובים, שונים ומיומנויות לשלב אותם תוך ניהול זה על פני סביבה מורכבת. ייעוץ MLOps של PartnerBO עוזר לך לפרוס, לנטר, לנהל ולנהל את כל צינור ה-AI/ML שלך במקום יחיד עם פעולות למידת מכונה בעזרת מוצרי Informatica, כמו גם, בעת הצורך, עזרה עם הצד של מדעי הנתונים של בית: ניתוח, פיתוח מודלים והדרכה.