Рекламный Могут быть явные пробелы и постоянные точки трения, которые препятствуют способности организации быстро масштабироваться и создавать ценность. Некоторые из них включают сложность инструментов и моделей, отсутствие автоматизированных рабочих процессов и монолитный подход. Организациям может понадобиться новый и современный подход к масштабированию и восстановлению контроля над распространением своих моделей и аналитики.
В этой статье подробно рассказывается, как Dataiku может помочь ИТ-руководителям уникальным образом решить насущные проблемы MLOps.
Создайте единый цикл
Говоря о платформах с лицами, принимающими решения, мы в Dataiku часто сталкиваемся с вопросами, которые в конечном итоге связаны с проблемами MLOps, такими как:
– В многопрофильном проекте как обеспечить максимальную эффективность членов команды, чтобы каждый эксперт не ждал, пока предыдущий выполнит свою часть работы?
– Как избежать громоздких и хлопотных интеграций специализированных инструментов, созданных специально для каждой команды?
– Как я могу внедрять инновации, не выбрасывая уже разработанные модели?
Проекты искусственного интеллекта и аналитики по своей природе являются итеративными, что означает, что они обычно требуют постоянной доработки и улучшения с течением времени. Без единого подхода к MLOps производительность может ухудшиться, а преимущества ИИ могут быть потеряны. Успешные MLOps включают в себя объединение людей и шагов, участвующих в цепочке создания ценности ИИ, создавая непрерывный цикл, который обеспечивает учет этого итеративного характера проектов ИИ. Все, от специалистов по данным и инженеров до бизнес-аналитиков и ИТ-операторов, должны быть на одной волне, чтобы обеспечить бесперебойный и эффективный рабочий процесс.
Демократизация — это ключ к успеху платформы, и ее следует учитывать в начале инвестиций, а не после. Какой смысл создавать масштабируемую и ориентированную на будущее платформу, если она не готова к использованию всеми сотрудниками компании, независимо от их уровня знаний?
Dataiku предлагает сквозную среду, поэтому команды могут делать все, от обнаружения данных до мониторинга моделей, на одной платформе. Он также предоставляет общую грамматику для всех, от опытных экспертов по данным, таких как специалисты по данным, до экспертов в предметной области с низким или нулевым кодом, объединяя технические и бизнес-группы для совместной работы над проектами.
Включите цикл
Когда речь заходит о проблемах MLOps в этом разделе, у вас может возникнуть вопрос: «Как мне избежать перекодирования всего проекта, чтобы запустить его в производство?» или «Как я могу автоматизировать доставку и качество проектов в производстве?»
Непрерывный цикл является важнейшим элементом построения и развертывания моделей машинного обучения (ML). Однако одного этого недостаточно. Хотя непрерывный цикл может помочь упростить процесс, его все же можно выполнять вручную, что приводит к несоответствиям, ошибкам и задержкам. Чтобы по-настоящему соблюдать основные принципы управления, воспроизводимости и скорости MLOps, необходимо ввести в действие непрерывный цикл.
Это включает в себя автоматизацию каждого шага процесса и отслеживание каждого из них. Таким образом, вы можете значительно снизить риск ошибок, повысить повторяемость и ускорить процесс. Операция цикла — важный шаг в обеспечении надежности и эффективности конвейера машинного обучения.
Как вы можете видеть в этом видео — «Ключевые возможности: MLOps с Dataiku» (которое обобщает эту статью за три минуты!) — что вы проектируете, то и реализуете. Dataiku предлагает плавную автоматизацию с Flow, от подготовки до переобучения. Команды могут безопасно работать с помощью ограждений, встроенного тестирования и утверждения модели для обеспечения соответствия требованиям. И последнее, но не менее важное: производство можно контролировать с помощью мониторинга и оповещения.
С помощью MLOps в Dataiku можно легко развертывать, отслеживать и управлять моделями и проектами машинного обучения в рабочей среде.
Повторите цикл для масштабирования
На первых двух этапах мы создали и запустили действенный цикл, способный безопасно и эффективно выполнять итерацию создания и развертывания приложения ИИ. Однако наш бизнес требует от нас создания тысяч приложений ИИ, и поэтому нам нужно иметь возможность многократно повторять этот процесс.
Для этого Dataiku позволяет нам материализовать цикл в модуле Govern с помощью схемы. Этот план служит шаблоном для других проектов, позволяя нам безопасно увеличить количество проектов, которые мы можем реализовать.
В каждом проекте мы собираем ряд артефактов, включая наборы данных, модели, блокноты кода и плагины, используя функцию Flow. Эти артефакты занесены в каталог платформы, и их можно искать и повторно использовать в других проектах. Чем больше компонентов становится доступным на платформе, тем проще и быстрее становится создавать новые проекты.
Используя возможности Dataiku, мы можем эффективно и безопасно повторять цикл для нескольких проектов, ускоряя нашу способность предоставлять огромное количество приложений ИИ. Функции каталогизации и повторного использования платформы позволяют нам оптимизировать процесс и повысить производительность. Наконец, руководители могут контролировать ценность всех бизнес-инициатив с помощью модельного реестра и связанных аналитических проектов.
Унифицировать, ввести в действие, повторить
Путь к надежным MLOps требует, чтобы развернутые модели были в хорошем состоянии, работали должным образом и не оказывали неблагоприятного влияния на бизнес. ИТ-руководители могут использовать перспективную платформу Dataiku, чтобы:
– Охватить весь жизненный цикл проекта (от подготовки данных до производительности модели и мониторинга), обращаясь к нескольким заинтересованным сторонам.
– Устраните трения и ускорьте работу с помощью автоматизации и упрощенного развертывания
– Переход от установки «один и готово» к стандартизированному подходу к масштабированию.
Watch полное видео MLOps в действии — Основные возможности: MLOps с Dataiku — здесь. За три минуты вы получите полезный обзор того, как Dataiku выступает в качестве инструмента для развертывания, мониторинга и управления моделями и проектами машинного обучения в рабочей среде.
При поддержке Датаику.
