MLOps (masinõppe operatsioonid)

MLOps (Machine Learning Operations) on tarkvaraarendusprotsess, mida kasutatakse masinõppe (ML) mudelite kasutuselevõtu, jälgimise ja hoolduse haldamiseks. See ühendab ML-arenduse ja -operatsioonide protsessid, nagu andmetöötlus, mudelite treenimine ja testimine, mudelite kasutuselevõtt ja mudelite jõudluse jälgimine.

MLOps on suhteliselt uus distsipliin, mis ühendab tarkvaratehnika, masinõppetehnika ja DevOps'i oskused. See pakub ML-meeskondadele ühtset platvormi, et teha paremat koostööd ja hallata tõhusalt ML-mudelite elutsüklit. See hõlmab reprodutseeritavate ML-pipeliinide loomist, andmete orkestreerimise automatiseerimist, mudelite treenimist ja mudelite kasutuselevõttu. Samuti aitab see lihtsustada mudelihaldust, et arendajad saaksid kiiresti tuvastada mudeli täpsuse kõrvalekaldumist ja reageerida sellele automaatse mudeli taaskäivitamise ja ümberõppega.

MLOps pakub platvormi, kus andmeteadlased, tarkvarainsenerid ja DevOps-insenerid saavad teha koostööd, et luua, juurutada ja jälgida ML-rakendusi. Arendajad saavad MLOpsiga optimeerida andmepiire, automatiseerida mudelite ümberõpet ja võtta mudelite uued versioonid kiiresti tootmisesse kasutusele. See aitab arendajatel vähendada uute ML-rakenduste turuleviimise aega ning lihtsustab mudelite kasutuselevõttu ja hooldust, kontrollides samal ajal kulusid.

MLOps käib käsikäes ka pideva integratsiooni ja pideva tarnimise (CI/CD) tavadega, mida kasutatakse tarkvaraarenduse töövoogude automatiseerimiseks ja loodava tarkvarasüsteemi üldise kvaliteedi parandamiseks. See tagab, et konkreetse mudeli iteratsioone saab kiiremini ja suurema täpsusega tarnida, tagades samal ajal, et see jääb tootmisvalmis.

Lühidalt öeldes on MLOps platvorm, mis ühendab traditsioonilise tarkvaratehnika elemendid masinõppe elementidega, et võtta mudeleid kasutusele ja hallata neid kuluefektiivselt ja tõhusalt. See aitab andmeteaduse ja arendusmeeskondadel kiiresti mudeleid itereerida, automatiseerida mudelite kasutuselevõttu ja hooldust ning anda mudelid suurema täpsusega tootmisse.