A mesterséges intelligencia exponenciálisan növekedett az elmúlt évtizedben, a vállalatok és szervezetek alkalmazták is üzleti tevékenységük bővítéséhez és okos döntések meghozatalához. Annak ellenére, hogy egyre több szervezet fektet be a mesterséges intelligenciába, az adattudományba és a gépi tanulásba, sok szervezet még mindig küzd, hogy befektetését valódi üzleti értékké alakítsa. A nagyvállalatoknál az AI-megoldásokat több száz felhasználási esetben kell megvalósítani, így ezek manuális kezelése nehézzé válik.
A szervezeteknek olyan keretrendszerre van szükségük, amely képes automatizálni az gépi tanulás-modellek vagy mesterséges intelligencia-megoldások teljes folyamatát, amelyek csökkenthetik a manuális erőfeszítéseket. Segíti a szervezeteket az AI-megoldások bevezetésében, valamint teljesítményük nagyarányú kezelésében és nyomon követésében. Miközben főként a modellekre fókuszál a modellépítéstől a modell bevezetéséig és azok kezeléséig. Ennek a kiterjesztése.
Mi az MLOps?
Az MLOps egy folyamat az ML modellek munkafolyamatainak kezelésére. Ez a ModelOps egy részhalmaza. Az ML modellek felépítésének, értékelésének, telepítésének és karbantartásának gyakorlata. Az ML munkafolyamat egységesítésére törekszik a gépi tanulási életciklus szabványosítása és egyszerűsítése érdekében. Manapság az ML mérnököknek kell menedzselniük munkafolyamataikat a termelésben.
Az ML Ops részeként végzett tevékenységek:
- Modellképzés/átképzés
- Integráció adatfolyamokkal és modelltelepítéssel
- Integrálja az ML modelleket a produkciókba
- Automatizálja a gépi tanulási modellek életciklus-kezelését
- A modell teljesítményének nyomon követése a gyártás során
- Szükség esetén a modellek frissítése
Mi a ModelOps?
Segíti a szervezeteket az AI-megoldások bevezetésében, valamint teljesítményük nagyarányú kezelésében és nyomon követésében. A DevOps-t , a DataOps-t és az ITOps-t is integrálja. Tartalmazza azokat a folyamatokat, műveleteket, eszközöket és technológiákat, amelyeket a vállalatok a gépi tanulási modelljeik figyelésére, sőt irányítására használhatnak. Segít automatizálni az ismétlődő feladatokat, és a csapatok a dolgokra összpontosíthatnak.
Ez az MLOps kiterjesztése, valamint néhány további készség az IT-műveletekkel, kockázatkezeléssel, kormányzással és még sok mással kapcsolatban. Ez lesz az egyik kulcsa annak, hogy az AI-val értéket teremtsen a vállalkozások számára. Például az AI-csővezeték adatkezelést, adatcsavarozást, modellképzést, modelltelepítést és -kezelést, valamint üzleti alkalmazásokat tartalmaz. Ez a kötőszövet. Összekapcsolja a csővezeték különálló részét, hogy értéket biztosítson az üzleti alkalmazásokon keresztül. Egy szervezet csökkenti a kockázatot, jobb erőforrás-allokációt és magas szintű modell-újrafelhasználást azáltal, hogy megosztott eszközt biztosít az AI-eszközök nyomon követésére és kezelésére az összes érdekelt fél számára.
A ModelOP részeként végzett tevékenységek:
- Az ML és az AI munkafolyamat működőképessé tétele
- Automatizálja az AI-megoldások műveleteit
- Automatizálja az összes folyamatot, beleértve a modell betanítási folyamatot, a verziókezelést, az adatkezelést, a kísérletkövetést, a tesztelést és a telepítést.
A gépi tanulás különbözik a szabványos szoftverektől, mivel az alkalmazások magja az adatok. Ha nagyobb képet nézünk, a gépi tanulás egy kis része a megoldásnak. Az igazi munka a modell bevetése után kezdődött. A maximális teljesítmény elérése érdekében a gyártásban lévő modelleket folyamatosan figyelemmel kell kísérni, át kell képezni és telepíteni kell. Segít az összes folyamat automatizálásában.
A KDnuggets közvélemény-kutatása szerint a modellek 80 százaléka nincs kiépítve, ami azt jelenti, hogy a modellek mindössze 20 százaléka kerül gyártásba, és valódi értéket ad a szervezetnek. A fel nem használt modellek felhalmozódása végül negatív hatással lehet a szervezet növekedésére. A valós idejű egyeztetés érdekében a modelleket át kell képezni az új adatokra, hogy jobb teljesítményt és valós értéket biztosítsanak. A hagyományos módszerekkel mindezt nehéz kezelni. Itt jön a segítség. Ez az IT kiterjesztése, amely magában foglalja a folyamatos képzést, az automatikus frissítést és a kifinomultabb gépi tanulási modellek szinkronizált létrehozását a gépi tanulási modellek rutinszerű bevezetése mellett.
ModelOps vs MLOps
A lényeges különbség köztük az, hogy az ML Operations csak a gépi tanulási modellekre, a Model Operations az összes mesterséges intelligencia modellre és megoldásra összpontosít. A szervezetben magasabb beosztású embereknek szól, mert irányítópultot, jelentéseket és egyéb információkat biztosít, amelyekre a vállalatvezetőknek szükségük van ahhoz, hogy megértsék, mi történik a projekttel. Segít megérteni, mi történik a vállalkozásokban. Figyelemmel kíséri a modellek teljesítményét, és szükség esetén segít az átképzésben. Lehetővé teszi a csapat számára az infrastruktúra kezelését, mivel nyomon követhetik és megtervezhetik, mire lesz szükség a jövőben.
Ezek nem versenyképes megoldások. Ezek egymást kiegészítő megoldások. Megoldásai nem tudják kezelni a modellek gyártását azok teljes életciklusa során a szervezeten belül. Nem tud modelleket építeni. Mindkettő együtt az üzleti modell méretezéséhez.
Egyes MLOps-megoldások korlátozott felügyeleti képességeket kínálnak, de nyilvánvalóvá válnak, amikor a szervezet megkezdi az AI méretezését, és egységesen érvényesíti a kockázati és megfelelőségi ellenőrzéseket. Platformjai automatizálják a modellek kockázati, szabályozási és működési szempontjait. Azt is biztosítja, hogy a modellek auditálhatók és értékelhetők legyenek a műszaki megfelelőség, az üzleti érték és a működési kockázat szempontjából. Ezeknek a képességeknek és eszközeinek hatékonyságának segítségével a vállalatok kihasználhatják az eszközeikbe való befektetést, és alapplatformot építhetnek ki az AI felgyorsításához, méretezéséhez és irányításához a vállalaton belül.
Az MLOps és a ModelOps egymást kiegészítő megoldások. Nem versenyeznek egymással. A modellek felépítésére, értékelésére és bevezetésére, a Model Operations pedig az AI és az ML irányítására és teljes életciklus-kezelésére összpontosít. Ha bármely szervezet mesterséges intelligenciát vagy gépi tanulást szeretne megvalósítani, mindkettőre szüksége lenne. Így az üzlet gyorsabban bővül, és több modell kerül bevezetésre. Adattudósok és ML mérnökök használják, míg a szervezet magasabb szintű emberei számára. Automatizálja az ML munkafolyamat folyamatát, és operacionalizálja a teljes folyamatot. Műszerfalat, jelentéseket és egyebeket biztosít.
