MLOps: Operationalize Machine Learning Models
MLOps: Operationalize Machine Learning Models
Overview
Artificial intelligence & machine learning are transforming organizations and industries. In the current environment, organizations are focused on existing technology lifecycle and project best practices, that fit DataOps, but does not fit as is to Data Science. Unfortunately, without strong data science framework, most projects fail to deliver their value. AI/ML is difficult to implement and new to many organizations.
Organizations should adopt MLOps (machine learning operations) practices to make their AI and ML initiatives successful.
When AI/ML projects lack a framework and architecture to support model building, deployment, and monitoring – they fail. To succeed, it needs collaboration between data scientists and data engineers for automating and productizing machine-learning algorithms.
MLOps is the process of operationalizing your machine learning models. It's an extended framework of DataOps.
For MLOps to be implemented correctly, the framework relay on specific roles, such as Data Engineer, Data Scientist, Subject Matter Experts and Business Owner, again an extension of DataOps.
एमएलओपीएस फ्रेमवर्क
There are five steps that form the framework for successful MLOps.
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Understand Your Business KPIs.
संगठनों को प्रमुख मेट्रिक्स और KPI को परिभाषित करने की आवश्यकता है। यह एक गैर तकनीकी चरण है जिसमें मुख्य रूप से डेटा स्टीवर्ड और विषय वस्तु विशेषज्ञों के बीच सहयोग की आवश्यकता होती है। बातचीत के परिणामस्वरूप "सफलता का क्या अर्थ है" की संयुक्त समझ और स्पष्ट परिभाषा होगी।
डेटा प्राप्त करें
In the data acquisition phase, data scientists, data engineers, subject matter experts collaborate on discovering the data needed for machine learning, ingesting and integrating it into the cloud data lakehouse, ensuring the data quality rules are applied, and data is prepared and ready for modeling. During this phase data will be labeled, and be divided into Test and Train.
Develop ML models
Model development is the core of the MLOps framework. Model development is taken care of by data scientists, and using the Test and Train data, as well as the defined metrics and KPIs, the models are iterated and fine tuned.
The Informatica Data Engineering portfolio integrates with ML development tools and processes to support this step.
This is done in a Non Production environment.
Deploy ML Models
The data engineer integrates the ML model developed by the data scientist and validates it against the production data. This involves further validating OKRs and KPIs. The data pipeline is then deployed into production with DataOps teams for continuous use and monitoring.
एमएल मॉडल की निगरानी करें और उन्हें फिर से प्रशिक्षित करें
मॉडल निगरानी चरण के दौरान, एक तैनात पाइपलाइन को मेट्रिक्स निगरानी तंत्र के साथ एकीकृत किया जाता है। डेटा वैज्ञानिक सहमत आवृत्ति के आधार पर मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना जारी रखेंगे। तब DataOps टीम पाइपलाइन मेट्रिक्स की निगरानी कर सकती है, निरंतर मूल्य सुनिश्चित करती है और ML में विश्वास बढ़ाती है। संक्षेप में, आपके एआई/एमएल उपयोग मामलों की सफलता के लिए उपरोक्त एमएलओपीएस ढांचे में दिए गए एक सुविचारित दृष्टिकोण आवश्यक है। पार्टनरबीओ की सेवाएं एमएलओप्स के लिए एंड-टू-एंड कार्यक्षमता प्रदान करती हैं। MLOps को एक जटिल वातावरण में प्रबंधन करते समय उन्हें एकीकृत करने के लिए कई, अलग-अलग टूल और कौशल के ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता होती है। पार्टनरबीओ की एमएलओप्स कंसल्टिंग आपको इंफॉर्मेटिका प्रोडक्ट्स की मदद से मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के साथ एक ही जगह पर अपनी पूरी एआई/एमएल पाइपलाइन को तैनात, मॉनिटर, मैनेज और गवर्न करने में मदद करती है, साथ ही जरूरत पड़ने पर डेटा साइंस साइड के साथ मदद करती है। घर: विश्लेषण, मॉडल विकास और प्रशिक्षण।