MLOps platformları

MLOps platformları veya makine öğrenimi ve operasyon platformları, makine öğrenimi modellerinin uçtan uca geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlayan yazılım sistemleri ve hizmetleridir. MLOps, model geliştirme, eğitim ve dağıtımı kolaylaştırmanın yanı sıra modelleri yürüten ve çıktılarını sunan altyapıyı yönetmeye odaklanır.

Bir MLOps platformu tipik olarak bir model geliştirme ve eğitim ortamı, büyük ölçekli eğitim için bir ölçeklendirme platformu, otomatik bir model yönetim platformu ve bir dağıtım ortamı dahil olmak üzere çeşitli bileşenlerden oluşur.

Model geliştirme ve eğitim genellikle IDE'ler, sürüm kontrol sistemleri, bulut tabanlı platformlar ve araç setlerinin bir kombinasyonu kullanılarak yapılır. Kullanıcılar model geliştirmeyi kodlayabilir, hata ayıklayabilir, optimize edebilir ve hatta otomatikleştirebilir. Bu araçlar modellerin test edilmesine, eğitilmesine, geliştirilmesine ve aşamalı olarak dağıtılmasına olanak tanır.

Ölçeklendirme platformu, kullanıcıların modellerin eğitimini büyük ölçekte yönetmesine ve yürütmesine olanak tanır. Yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına sahip veri merkezleri, büyük ölçekli eğitim, son derece büyük veri kümeleri ve daha yüksek doğruluk için kullanılabilir hale getirilmiştir.

Bir MLOps platformu genellikle otomatik bir model yönetim platformu da içerir. Bu platform, modellerin geliştirme yaşam döngüsü boyunca takip edilmesini ve izlenmesini sağlar. Ekiplerin modellerinin kalitesini takip etmelerine, yol boyunca ortaya çıkabilecek sorunları işaretlemelerine ve modellerin paydaşlar arasında paylaşılmasını kolaylaştırmalarına yardımcı olabilir.

Son olarak, bir MLOps platformu, üretimdeki modelleri dağıtmak, yönetmek ve izlemek için bir dağıtım ortamı içerir. Bu ortam tipik olarak model yürütme hattını tanımlamak için bir orkestrasyon platformunu, modelleri dağıtmak için bulut tabanlı ve/veya şirket içi bir dağıtım çözümü ile birleştirir.

MLOps platformları, ilk geliştirmeden üretim kullanımına kadar model geliştirme, ölçeklendirme, yönetme ve dağıtma sürecini basitleştirmek için tasarlanmıştır. Geliştirme döngülerini hızlandırmak, ölçeklenebilirliğin önündeki engelleri azaltmak ve hatta bir modelin performansının sağlamlığını artırmak gibi faydalar sağlayabilirler. Bu nedenle MLOps platformları giderek daha popüler hale gelmekte ve modern makine öğrenimi iş akışının önemli bir parçası olmaktadır.