Операции машинного обучения (MLOps)

Machine Learning Operations (MLOps) - это дисциплина, которая направлена на оптимизацию и автоматизацию жизненного цикла моделей машинного обучения (ML), начиная с разработки и заканчивая развертыванием и мониторингом в производственных средах. MLOps сочетает в себе принципы из программной инженерии, инженерии данных и DevOps, чтобы обеспечить надежность, масштабируемость и ремонтопригодность систем ML.

Основные составляющие MLOps

MLOps включает в себя несколько критически важных компонентов, которые поддерживают эффективную разработку и развертывание ML-моделей:

• Разработка модели: Этот этап включает в себя предварительную обработку данных, разработку признаков и обучение модели. Для этого этапа часто используются такие инструменты, как PyTorch и TensorFlow , часто используются для этого этапа. Узнай больше о тренировочных данных и настройке гиперпараметров для оптимизации производительности.

• Развертывание модели: После того как модель обучена, ее нужно развернуть в производственной среде. Это может включать в себя экспорт модели в такие форматы, как ONNX и развертывание ее на облачных платформах или пограничных устройствах. Изучи развертывание модели, чтобы понять лучшие практики.

• Мониторинг и обслуживание: В MLOps особое внимание уделяется постоянному мониторингу, чтобы обнаружить такие проблемы, как дрейф данных или снижение производительности. Такие инструменты, как Weights & Biases , могут помочь в мониторинге моделей и отслеживании производительности.

• Автоматизация и CI/CD-конвейеры: В MLOps интегрированы практики непрерывной интеграции (CI) и непрерывной доставки (CD) для автоматизации тестирования, развертывания и обновлений. Это обеспечивает быстрые и надежные итерации ML-моделей.

Важность MLOps

Сложность управления системами ML в производстве делает MLOps необходимым для современных рабочих процессов AI и ML. Основные преимущества включают в себя:

• Масштабируемость: MLOps позволяет организациям развертывать и управлять ML-моделями в масштабе, обеспечивая стабильную производительность в различных средах.
• Эффективность: Автоматизированные рабочие процессы сокращают время, затрачиваемое на выполнение ручных задач, ускоряя внедрение новых моделей и обновлений.
• Надежность: Непрерывный мониторинг помогает поддерживать точность модели, обнаруживая проблемы на ранней стадии, например, перебор или недобор.

Применение в реальном мире

MLOps используется во всех отраслях, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию AI/ML в бизнес-операции. Вот два конкретных примера:

1. Управление запасами в розничной торговле: Конвейеры MLOps могут автоматизировать развертывание моделей для отслеживания уровня запасов в реальном времени с помощью компьютерного зрения. Например, Ultralytics YOLO модели могут быть развернуты на пограничных устройствах для подсчета и классификации товаров на полках, о чем мы рассказывали в блоге AI for smarter retail inventory management.

2. Диагностика в здравоохранении: В здравоохранении MLOps гарантирует, что модели, анализирующие медицинские изображения, например наборы данных для обнаружения опухолей мозга, постоянно обновляются и контролируются на предмет надежности. Это очень важно для поддержания точности диагностики по мере поступления новых данных.

Отличие от родственных понятий

Хотя MLOps имеет общие черты с DevOps, он отличается от него тем, что сосредоточен на уникальных проблемах ML-систем:

• Зависимость от данных: В отличие от традиционного программного обеспечения, ML-модели сильно зависят от качества данных. MLOps решает такие проблемы, как предварительная обработка данных и смещение набора данных.

• Жизненный цикл модели: MLOps выходит за рамки развертывания программного обеспечения и включает в себя такие постоянные задачи, как переобучение модели и ее тонкая настройка, как подчеркивается в тонкой настройке.

Инструменты и фреймворки

Разнообразные инструменты позволяют эффективно применять практику MLOps:

• Ultralytics HUB: упрощает обучение, проверку и развертывание моделей с помощью платформы, не требующей кода. Узнай, как Ultralytics HUB позволяет предприятиям эффективно управлять рабочими процессами ML.

• Docker: Обеспечивает контейнеризацию для создания согласованных сред разработки и развертывания. Узнай больше о Docker в рабочих процессах ML.

• ClearML: Облегчает отслеживание экспериментов и автоматизацию MLOps. Узнай, как интеграцияClearML улучшает конвейеры ML.

Заключение

MLOps - неотъемлемая часть современных приложений AI и ML, обеспечивающая не только эффективную разработку моделей, но также их развертывание и бесперебойное обслуживание. Внедряя MLOps, организации могут раскрыть весь потенциал машинного обучения, создавая надежные и масштабируемые решения в разных отраслях. Узнай больше о машинном обучении и его преобразующем влиянии на бизнес.