Vantaggi della piattaforma MLOps completa

Cos'è MLOps? Perché le aziende ne hanno bisogno? Avrai bisogno di specialisti per supportarlo? Rispondiamo a queste e altre domande mentre esploriamo il background di MLOps e delle sue applicazioni.

MLOps è un concetto relativamente nuovo. Solo negli ultimi anni, vediamo le prime menzioni della necessità di una gestione completa del ciclo di vita dell'apprendimento automatico nelle operazioni industriali e nella produzione. In pratica, il problema dell'implementazione di modelli di machine learning (ML) in un'azienda reale non si limita alla preparazione dei dati, allo sviluppo e all'addestramento di una rete neurale o di altri algoritmi di machine learning. Molti fattori influenzano la qualità di una soluzione di produzione, dalla verifica del set di dati al test e alla distribuzione in un ambiente di produzione come un'applicazione Big Data affidabile.

Ciò significa che i risultati effettivi della previsione o della classificazione dipendono non solo dall'architettura della rete neurale e dal metodo di apprendimento automatico proposto dal data scientist, ma anche dal modo in cui il team di sviluppo ha implementato questo modello e gli amministratori lo hanno distribuito in un ambiente cluster. Altrettanto importante è la qualità dei dati di input (qualità dei dati), le fonti, i canali e la frequenza della loro ricezione, che è responsabilità dell'ingegnere dei dati.

Gli ostacoli organizzativi e tecnici nell'interazione di specialisti diversificati coinvolti nello sviluppo, test, implementazione e supporto di soluzioni ML portano ad un aumento del tempo per la creazione di un prodotto e una diminuzione del suo valore per un'azienda. MLOps è stato inventato per eliminare tali barriere. Come DevOps e DataOps, MLOps cerca di aumentare l'automazione e migliorare la qualità delle soluzioni di apprendimento automatico industriale, prestando attenzione ai requisiti normativi e ai vantaggi aziendali.

Il processo tipico per lo sviluppo e il funzionamento di prodotti software con modelli di machine learning

Pertanto, MLOps è una cultura e un insieme di pratiche per la gestione integrata e automatizzata del ciclo di vita dei sistemi di apprendimento automatico, combinando le loro operazioni di sviluppo e supporto, tra cui integrazione, test, rilascio, distribuzione e gestione dell'infrastruttura.

MLOps estende il file CRISP-DM metodologia con l'aiuto di un approccio Agile e strumenti tecnici per operazioni automatizzate con dati, modelli di apprendimento automatico, codice e ambiente. Questi strumenti includono, ad esempio, Cloudera Data Science Workbench.

Si prevede che l'applicazione pratica di MLOps eviterà errori e problemi comuni affrontati dai data scientist che lavorano secondo le fasi classiche di CRISP-DM.

I 10 principali vantaggi per il business e la scienza dei dati

Di tutti i vantaggi dell'implementazione di MLOps, i seguenti vantaggi di Agile approcci sono considerati i più significativi in ​​relazione alle specificità dell'implementazione industriale del Machine learning:

1. Ridurre i tempi per ottenere risultati di alta qualità grazie a una gestione affidabile ed efficiente del ciclo di vita del machine learning;
2. Flussi di lavoro e modelli riproducibili grazie a metodi e strumenti di sviluppo continuo/integrazione/formazione (CD/CI/CT);
3. Facilità di implementazione di modelli ML ad alta precisione ovunque e in qualsiasi momento;
4. Sistema di gestione integrata e monitoraggio continuo delle risorse di machine learning;
5. Eliminazione delle barriere organizzative e integrazione delle esperienze di specialisti ML diversificati.

Pertanto, con l'aiuto di MLOps, è possibile ottimizzare i seguenti aspetti delle operazioni ML:

1. Unificare il ciclo di rilascio dei modelli di machine learning e dei prodotti software creati sulla base;
2. Automatizza il test degli artefatti di machine learning, come la convalida dei dati, il test del modello ML stesso e la sua integrazione in una soluzione di produzione;
3. Implementare principi flessibili nei progetti di machine learning;
4. Supportare modelli di apprendimento automatico e set di dati per loro nei sistemi CI/CD/CT;
5. Riduci il debito tecnico per i modelli ML.

È interessante notare che le tecniche organizzative di MLOps dovrebbero essere indipendenti dalla lingua, dal framework, dalla piattaforma e dall'infrastruttura. E da un punto di vista tecnico, l'architettura generale del sistema MLOps includerà piattaforme per la raccolta e l'aggregazione di Big Data, applicazioni per l'analisi e la preparazione dei dati per la modellazione ML, strumenti per eseguire calcoli e analisi, nonché strumenti per il movimento automatizzato di modelli di machine learning, dati e prodotti software creati sulla base tra vari processi del loro ciclo di vita.

Ciò automatizzerà parzialmente o completamente le attività lavorative di un data scientist, un data engineer, uno specialista ML, un architetto e sviluppatore di soluzioni Big Data, nonché un ingegnere DevOps utilizzando pipeline (pipeline) unificate ed efficienti.

Come gli specialisti possono entrare nelle pratiche MLops

Per capire come lavorano i data scientist, puoi esaminare la metodologia CRISP-DM, le fasi che coincidono approssimativamente con il progetto DS.

Successivamente, è necessario sapere, in generale, come funziona l'infrastruttura moderna: CI/CD, esperimenti di registrazione, come eseguire la versione dei set di dati e l'ambiente: in generale, capire cosa fa un moderno ingegnere Data DevOps.

È importante avere una buona comprensione del processo di sviluppo, compreso il ciclo di vita di un prodotto di Data science, e il lavoro dei team coinvolti in esso: data engineering, system engineering, data science e la parte applicata sono diverse opzioni di integrazione. Cioè, devi capire generalmente come funziona tutto nelle diverse parti del progetto.

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Come scegliere una piattaforma per MLops

Fortunatamente, ci sono grandi scelte. C'è l'open source, come MLflow, e ci sono soluzioni cloud che aiutano ad automatizzare qualsiasi parte della pipeline.

Puoi iniziare con qualsiasi piattaforma, vedere quali compiti risolve e come li risolve. Per semplicità, puoi prendere l'implementazione dal fornitore del cloud - SageMaker, Vertice AI o Azure Machine Learning. I provider cloud sono considerati più convenienti, perché tutti i componenti aggiuntivi possono essere aggiunti con poche righe di codice, rendendo possibile la creazione di MLOps end-to-end all'interno di un'unica piattaforma. Sono funzionalmente simili: un linguaggio (API Python), termini e caratteristiche.

La documentazione della piattaforma ML selezionata è sufficiente per immergersi nel contesto. E poi puoi esaminare alternative specifiche: diversi negozi di funzionalità, motori di pipeline ML e registri di modelli. Ci sono certificazioni di fornitori che riassumono questa esperienza in un corso.

In generale, quando si sceglie una piattaforma MLOps, le aziende dovrebbero prendere in considerazione iniziative aziendali più ampie e pianificare in anticipo la progettazione dell'edificio più appropriata. Le discussioni con i comitati esecutivi, gli esperti del settore e gli utenti della piattaforma forniranno una comprensione collettiva delle sfide e delle opportunità in modo che le aziende possano massimizzare la redditività, la produttività e la crescita.

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Conclusione

Qualsiasi azienda che utilizza la tecnologia di apprendimento automatico farebbe bene ad adottare i principi di MLOps. Come accennato in precedenza, MLOps e altri strumenti come ModelOps possono aiutarti a migliorare le prestazioni della tua azienda, assicurandoti che le soluzioni di machine learning che utilizzi forniscano il valore desiderato.