MLO چه مزایایی برای سازمان ها دارد؟

به عنوان راه حلی برای این مشکلات تجربه شده در برنامه های کاربردی قیمت اینورتر آیمستر هوش مصنوعی، MLOps بر کل چرخه عمر طراحی، پیاده سازی و مدیریت مدل های یادگیری ماشین تمرکز کرده و نتایج را هدایت می کند. همانطور که در نمودار چرخه عمر MLOps در بالا مشاهده می کنید، فرآیند عملیاتی تحت 3 عنوان فرعی انجام می شود: توسعه مدل، عملیات مدل و عملیات سیستم.

هدف MLOps بلوغ اصول اساسی DevOps در کاربردهای هوش مصنوعی است. اتوماسیون (بر خلاف توسعه نرم افزار تکراری)؛ موقعیت یابی (گسترش بر خلاف استفاده یک بار مصرف)؛ فرآیند (ادغام، آزمایش و انتشار)؛ این برنامه بر ایجاد یک مدل به روز، گزارش دهی پویا و تحت کنترل نگه داشتن تداوم با اعمال فرآیند یکسان با داده های جدید با کدگذاری سرتاسر آن با مسائل زیرساخت و زیرساخت تمرکز دارد.

سیستم‌های MLOps موفق و بالغ به تیمی متنوع‌تر، مجهزتر و در مقیاس بزرگ نیاز دارند که شامل دانشمندان داده در همه سطوح، مهندسان داده، مهندسان نرم‌افزار، کارشناسان تحقیق و توسعه، مهندسان فرآیند و مسئولان توسعه کسب‌وکار باشد. این تیم به جای بازتولید خطوط اصلی کسب و کار که شامل مدل‌های یادگیری ماشینی تکراری و آزمایش‌های زیادی در مراحل توسعه در MLOps است، سیستمی ایجاد می‌کند که می‌تواند با خودکار کردن تمام این فرآیندهای عملیاتی به‌طور سرتاسر، خود را توسعه و مدیریت کند.

علاوه بر واحد استاندارد و تست یکپارچه‌سازی که در فرآیندهای DevOps به دیدن آن عادت کرده‌ایم، تست یادگیری ماشین نیاز به اعتبارسنجی و بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی دارد، در این مرحله MLOps به‌طور خودکار مسئولیت این فرآیند را بر عهده می‌گیرد.

هنگامی که مدل ها وارد تولید می شوند، بسیاری از چیزها می توانند تغییر کنند، به خصوص دقت و عملکرد مدل. پروفایل های داده و ترجیحات کاربر نهایی توسعه یافته و بر فرآیندهای بعدی تأثیر می گذارد، حالت های به روز شده مفروضات و پارامترهای حیاتی با اجرای سالم فرآیند MLOps در سیستم گنجانده شده است.

Gartner MLOps Talent and Role Pool

نقشه راه به فرآیند MLOps

مسیر MLO ها و توسعه و استقرار مؤثرتر ML به انتخاب افراد، فرآیندها، فناوری‌ها و مدل‌های عملیاتی مناسب بستگی دارد که به وضوح با مسائل و نتایج کسب‌وکار مرتبط هستند. در این مرحله، گارتنر مدل عملیاتی یک فرآیند MLOps ایده‌آل را از نظر شایستگی و نقش، در یک چشم‌انداز وسیع مانند بالا قرار می‌دهد.

افراد با نقش‌ها و مسئولیت‌های متفاوت باید در یک نقطه مشترک ملاقات کنند. ضمن سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های از پیش پیکربندی‌شده، شرکت‌ها باید روی گردآوری متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده در یک برنامه واحد سرمایه‌گذاری کنند. کارشناسان کسب و کار و حوزه می‌توانند مدل‌های کسب‌وکار ایجاد کنند و از موارد استفاده کنند، دانشمندان داده می‌توانند نوآوری را در مدل‌های یادگیری ماشین ایجاد کنند، و مهندسان داده و یادگیری ماشین می‌توانند از ابزارهای یادگیری ماشین خودکار برای گردآوری مدل‌های یادگیری ماشینی سریع استفاده کنند.

اتوماسیون باید در فرآیندها گنجانده شود. هدف MLOps ساخت نسخه هایی از مدل ها با نرم افزار قابل استفاده مجدد، آماده سازی خودکار داده ها و همکاری است. بنابراین، یک دانشمند داده می‌تواند موارد استفاده را بر اساس مدل‌های یکبار استفاده مجدد یا تسریع بخشد.

معیارها و معیارهای موفقیت قابل قبول و واقع بینانه باید تعیین شوند. بیان معیارهای موفقیت، ایجاد مقدماتی و ادغام استانداردهای عملکرد بسیار مهم است.

‌

MLOps در مرکز برنامه های کاربردی هوش مصنوعی نسل بعدی است!

از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سطح سازمانی پذیرفته شده اند، ساختارهای مدل باید قابل توضیح باشند. داده های پایه قابل اعتماد در ساخت مدل. اثرات آنها قابل اندازه گیری است. نتایج پایدار؛ طرح‌های سیستم باید مقیاس‌پذیر باشند و بتوانند مدل‌ها را در نسخه‌های جدید با آموزش خود با فرض‌هایی از تخمین‌های نادرست به بلوغ برسانند.

یادگیری ماشینی مانند هر ابزار قدرتمند دیگری است که فناوری به ارمغان می آورد. اگر به درستی استفاده شود، می تواند به ایجاد فرآیندهای تصمیم گیری مبتنی بر داده کمک کند. از سوی دیگر، توزیع نادرست به نتایج تجاری مورد نظر آسیب می رساند. یکی از مزایای بزرگ یادگیری ماشینی، سرعت تجزیه و تحلیل و بینش در مقیاس است، اما اگر مدل‌ها نادرست باشند، می‌توانند منجر به تصمیم‌های ناکافی یا حتی ضعیف در همان سرعت و مقیاس شوند. برای جلوگیری از این امر، ما باید تمام فرآیندهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خود را به شیوه ای کنترل شده و مطابق با استانداردها در طول مرحله طراحی معماری MLOps خود تعیین کنیم، تست های محصول و پذیرش را مطابق با زندگی واقعی انجام دهیم و معیارهای موفقیت را در سطوح تعیین کنیم. که کاربر نهایی را راضی می کند.