MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin)

MLOps (Machine Learning Operations) ialah proses pembangunan perisian yang digunakan untuk mengurus penggunaan, pemantauan dan penyelenggaraan model pembelajaran mesin (ML). Ia menghimpunkan proses yang terlibat dalam pembangunan dan operasi ML seperti kejuruteraan data, latihan dan ujian model, penggunaan model dan pemantauan prestasi model.

MLOps ialah disiplin yang agak baharu yang menggabungkan kemahiran kejuruteraan perisian, kejuruteraan pembelajaran mesin dan DevOps. Ia menyediakan platform bersatu untuk pasukan ML untuk bekerjasama dengan lebih baik dan menguruskan kitaran hayat model ML dengan lebih baik. Ini termasuk mencipta saluran paip ML yang boleh dihasilkan semula, mengautomasikan orkestrasi data, latihan model dan penggunaan model. Ia juga membantu memperkemas pengurusan model untuk membolehkan pembangun mengenal pasti dan bertindak balas dengan cepat terhadap drift ketepatan model dengan model dimulakan semula dan latihan semula automatik.

MLOps menyediakan platform di mana saintis data, jurutera perisian dan jurutera DevOps boleh bekerjasama untuk membina, menggunakan dan memantau aplikasi dipacu ML. Pembangun kemudian boleh menggunakan MLOps untuk mengoptimumkan saluran paip data, mengautomasikan latihan semula model dan menggunakan versi baharu model dengan pantas ke dalam pengeluaran. Ini membantu pembangun mengurangkan masa untuk memasarkan aplikasi ML baharu dan menjadikannya lebih mudah untuk menggunakan dan menyelenggara model sambil mengawal kos.

MLOps juga berjalan seiring dengan amalan Penyepaduan Berterusan dan Penghantaran Berterusan (CI/CD) yang digunakan untuk mengautomasikan aliran kerja pembangunan perisian dan meningkatkan kualiti keseluruhan sistem perisian yang dicipta. Ini memastikan bahawa lelaran model tertentu boleh dihantar dengan lebih cepat dengan ketepatan yang lebih tinggi, sambil memastikan ia kekal sedia untuk pengeluaran.

Ringkasnya, MLOps ialah platform yang menggabungkan elemen kejuruteraan perisian tradisional dengan pembelajaran mesin untuk menggunakan dan mengurus model dengan cara yang kos efektif dan cekap. Ia membantu sains data dan pasukan pembangun untuk mengulang model dengan cepat, mengautomasikan penggunaan dan penyelenggaraan model serta menghantar model kepada pengeluaran dengan lebih ketepatan.