تکامل و تأثیر MLOps: درک MLOps

عملیات یادگیری ماشین یا MLOps، پل گمشده بین یادگیری ماشین، علم داده و مهندسی داده است. این به عنوان پیوندی ظاهر شده است که این توابع را یکپارچه تر از همیشه یکی می کند. بنابراین MLOps چیست و چرا اهمیت دارد؟ در این مقاله، ما به سلسله مراتب نیازهای MLOps می پردازیم، یک مفهوم اساسی که نشان می دهد چگونه MLOps از جریان کار یادگیری ماشین در یک سازمان پشتیبانی، تقویت و بهینه می کند.

DevOps: بنیاد MLOps

برای درک MLO ها، ابتدا باید ساختار این سلسله مراتب را درک کنیم که می توان آن را به صورت یک هرم تجسم کرد. در پایه این هرم DevOps قرار دارد، عملی که امکان تحویل مداوم و تهیه خودکار محیط ها را فراهم می کند. بدون یک پایه قوی DevOps، هیچ راهی وجود ندارد که یک سازمان بتواند MLOs را با موفقیت پیاده سازی کند. اجزای کلیدی DevOps شامل زیرساخت به‌عنوان کد و یک سیستم ساخت قوی است که به سرویس‌ها اجازه می‌دهد در محیط مرحله‌بندی مستقر شوند و به‌طور خودکار به تولید منتقل شوند.

DevOps، ترکیبی از “توسعه” و “عملیات”، یک رویکرد مشترک است که فرآیند توسعه نرم افزار را ساده می کند. این شکاف بین تیم های توسعه و عملیات را پر می کند و ادغام و تحویل مداوم را تسهیل می کند. این روش برای یک سازمان ضروری است تا در MLO ها غوطه ور شود.

اجزای کلیدی DevOps شامل زیرساخت به عنوان کد (IaC)، تحویل مداوم و طراحی مبتنی بر یک سیستم ساخت قوی است. IaC فراهم کردن خودکار محیط هایی را که می توانند با سیستم ساخت شما ادغام شوند، امکان پذیر می کند و انعطاف پذیری و تکرارپذیری قابل توجهی را ارائه می دهد. به طور مشابه، تحویل مداوم تضمین می‌کند که میکروسرویس‌ها به‌طور سیستماتیک در محیط مرحله‌بندی به‌روزرسانی می‌شوند و تا تولید منتشر می‌شوند و سرعت و کارایی را افزایش می‌دهند.

عملیات داده: سطح بعدی

هنگامی که سطح پایه DevOps ایجاد شد، گام بعدی تمرکز بر عملیات داده است. این شامل راه اندازی پلت فرم های مدیریت داده مانند Google BigQuery، Databricks، Snowflake یا Amazon Athena است. این پلتفرم‌ها جریان‌های کاری پرس و جو و تجسم بدون سرور را تسهیل می‌کنند و پردازش داده‌ها را آسان‌تر می‌کنند. آنها همچنین از کارهای داده و وظایف برای اطمینان از عملیات کارآمد داده پشتیبانی می کنند.

پلتفرم های MLOps: ابزارهای ضروری برای یادگیری ماشین

لایه سوم پیاده سازی یک پلت فرم MLOps است. این لایه بر استفاده از ابزارهای تخصصی به جای ساختن همه چیز از ابتدا تأکید دارد، که می تواند زمان زیادی را از اهداف اصلی کسب و کار بگیرد. با تکیه بر لایه عملیات داده، زمان ادغام پلتفرم های MLOps فرا رسیده است. اینها ابزارهای تخصصی هستند که برای ساده کردن فرآیند یادگیری ماشین طراحی شده‌اند، از جمله فروشگاه‌های ویژگی، پلتفرم‌های ارائه مدل و ابزارهای ردیابی آزمایشی. فروشگاه‌های ویژگی ویژگی‌های از پیش تعیین‌شده را برای استفاده مجدد ذخیره می‌کنند، در حالی که پلتفرم‌های سرویس‌دهی مدل، استقرار مدل‌های ML را مدیریت می‌کنند. ابزارهای ردیابی آزمایشی به ردیابی معیارها و تکنیک‌های توضیحی مختلف کمک می‌کنند، و همچنین بر جابجایی داده‌ها نظارت می‌کنند و به شما امکان می‌دهند تأثیر یک مدل را در تولید اندازه‌گیری کنید و مشاهده کنید که چگونه داده‌های اساسی در طول زمان تغییر می‌کنند. آنها به نظارت بر معیارهای مختلف، تکنیک‌های آموزشی و جابجایی داده‌ها کمک می‌کنند – مفهومی که توصیف می‌کند چگونه عملکرد یک مدل ML می‌تواند در طول زمان با تغییر داده‌های اساسی کاهش یابد.

لایه MLOps: اتوماسیون گردش کار

در نهایت، به بالای هرم می رسیم – خود لایه MLOps. در اینجا، تمرکز بر ارزش تجاری است. مهم است که اطمینان حاصل شود که مدل‌های یادگیری ماشینی که ایجاد می‌شوند ارزشی را برای سازمان ارائه می‌کنند. این مقدار را می توان ردیابی و کمی سازی کرد و دیدی را فراهم می کند که برای سلامت، امنیت و شهرت سازمان هایی که از مدل ها استفاده می کنند مفید است. درست کردن مشکل نیز در این مرحله بسیار مهم است – حل مشکل اشتباه می تواند منجر به هدر رفتن منابع و فرصت های از دست رفته شود.

MLOs فقط در مورد فرآیند نیست، بلکه در مورد تغییر افراد و فناوری است. اجرای موفق MLOps مستلزم مشارکت افراد از سطوح و بخش‌های مختلف در یک سازمان، ایجاد فرهنگ بهترین شیوه‌ها است.

چندین روند و پیش‌بینی برای MLOها در سال 2023 وجود دارد. یکی از روندهای کلیدی، ادامه سرمایه‌گذاری در یادگیری ماشینی است که توسط تکامل سریع MLOps و صنعت یادگیری ماشین هدایت می‌شود. با این حال، ادغام MLO ها همچنان با چالش هایی همراه است. نصب و استقرار الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML می‌تواند پیچیده باشد و نیازمند هماهنگی دقیق حجم کار و تعادل سرور است.

تعداد فزاینده‌ای از سازمان‌ها از ابزارهایی مانند Metaflow استفاده می‌کنند که منبع باز توسط Netflix و AWS برای طراحی، اجرا و استقرار گردش‌های کاری خود در مقیاس، نسخه‌سازی خودکار و ردیابی تمام آزمایش‌ها و داده‌ها. هیچ اتفاق نظری در مورد یک ابزار یا برنامه MLOps واحد وجود ندارد و انتظار می‌رود که تعداد فزاینده کتابخانه‌ها و بسته‌ها در MLOps تأثیر قابل‌توجهی بر شرکت‌ها داشته باشد.

نتیجه

سلسله مراتب نیازهای MLOps یک رویکرد ساختاریافته برای اجرای MLOps در یک سازمان است. با شروع با DevOps و تکمیل تدریجی عملیات داده، پلتفرم‌های MLOps و در نهایت خود لایه MLOps، سازمان‌ها می‌توانند جریان کاری ML خود را ساده‌سازی کنند و ارزش تجاری خود را به حداکثر برسانند. هدف MLOps فقط در مورد اتوماسیون نیست. این در مورد بهره وری و سرعت بخشیدن به نتایج کسب و کار است.

پیاده سازی MLO ها می تواند قابلیت هایی مانند پیش بینی دقیق موجودی و کشف الگوهای جدید را از طریق یادگیری ماشینی بدون نظارت امکان پذیر کند. اما به یاد داشته باشید، سفر به MLOs یک دوی سرعت نیست. این یک ماراتن است برای پیاده سازی و مدیریت موفقیت آمیز MLO ها در یک سازمان، به تلاش مداوم، یادگیری مداوم و منابع مناسب نیاز دارد.