एमएलओपीएस (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस)

एमएलओपीएस (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस) एक सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल की तैनाती, निगरानी और रखरखाव को प्रबंधित करने के लिए किया जाता है। यह एमएल विकास और संचालन में शामिल प्रक्रियाओं जैसे डेटा इंजीनियरिंग, मॉडल प्रशिक्षण और परीक्षण, मॉडल परिनियोजन और मॉडल प्रदर्शन निगरानी को एक साथ लाता है।

एमएलओपीएस एक अपेक्षाकृत नया अनुशासन है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग और डेवऑप्स के कौशल को जोड़ता है। यह एमएल टीमों को बेहतर सहयोग करने और एमएल मॉडल के जीवनचक्र को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए एक एकीकृत मंच प्रदान करता है। इसमें प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य एमएल पाइपलाइन बनाना, डेटा के ऑर्केस्ट्रेशन को स्वचालित करना, मॉडल प्रशिक्षण और मॉडल परिनियोजन शामिल है। यह मॉडल प्रबंधन को सुव्यवस्थित करने में भी मदद करता है ताकि डेवलपर्स को स्वचालित मॉडल पुनरारंभ और पुन: प्रशिक्षण के साथ मॉडल सटीकता बहाव को तुरंत पहचानने और प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाया जा सके।

एमएलओपीएस एक मंच प्रदान करता है जहां डेटा वैज्ञानिक, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और डेवऑप्स इंजीनियर एमएल-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण, तैनाती और निगरानी के लिए सहयोग कर सकते हैं। इसके बाद डेवलपर्स डेटा पाइपलाइनों को अनुकूलित करने, मॉडलों के पुनर्प्रशिक्षण को स्वचालित करने और उत्पादन में मॉडलों के नए संस्करणों को तुरंत तैनात करने के लिए एमएलओपीएस का उपयोग कर सकते हैं। इससे डेवलपर्स को नए एमएल अनुप्रयोगों के लिए बाजार में समय कम करने में मदद मिलती है और लागत को नियंत्रित करते हुए मॉडल को तैनात करना और बनाए रखना आसान हो जाता है।

सॉफ्टवेयर विकास वर्कफ़्लो को स्वचालित करने और बनाए जा रहे सॉफ़्टवेयर सिस्टम की समग्र गुणवत्ता में सुधार करने के लिए उपयोग की जाने वाली सतत एकीकरण और सतत वितरण (सीआई/सीडी) प्रथाओं के साथ एमएलओप्स भी साथ-साथ चलते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि किसी दिए गए मॉडल की पुनरावृत्तियों को अधिक सटीकता के साथ तेजी से वितरित किया जा सकता है, जबकि यह सुनिश्चित किया जाता है कि यह उत्पादन के लिए तैयार रहे।

संक्षेप में, एमएलओपीएस एक ऐसा मंच है जो लागत प्रभावी और कुशल तरीके से मॉडलों को तैनात और प्रबंधित करने के लिए मशीन लर्निंग के साथ पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के तत्वों को जोड़ता है। यह डेटा विज्ञान और डेवलपर्स टीमों को मॉडलों पर तेजी से पुनरावृत्ति करने, मॉडलों की तैनाती और रखरखाव को स्वचालित करने और अधिक सटीकता के साथ मॉडलों को उत्पादन तक पहुंचाने में मदद करता है।