व्यापक एमएलओपीएस प्लेटफॉर्म के लाभ

एमएलओपीएस क्या है? व्यवसायों को इसकी आवश्यकता क्यों है? क्या आपको इसके समर्थन के लिए विशेषज्ञों की आवश्यकता होगी? एमएलओपीएस और इसके अनुप्रयोगों की पृष्ठभूमि की खोज करते समय हम उन सवालों और अधिक का जवाब देते हैं।

एमएलओपीएस अपेक्षाकृत नई अवधारणा है। पिछले कुछ वर्षों में, हम औद्योगिक संचालन और उत्पादन में मशीन लर्निंग के जीवनचक्र के व्यापक प्रबंधन की आवश्यकता का पहला उल्लेख देखते हैं। व्यवहार में, एक वास्तविक व्यवसाय में मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को लागू करने की समस्या एक तंत्रिका नेटवर्क या अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के डेटा तैयार करने, विकास और प्रशिक्षण तक सीमित नहीं है। कई कारक उत्पादन समाधान की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं, एक विश्वसनीय बिग डेटा एप्लिकेशन के रूप में डेटासेट सत्यापन से लेकर उत्पादन वातावरण में परीक्षण और परिनियोजन तक।

इसका मतलब यह है कि भविष्यवाणी या वर्गीकरण के वास्तविक परिणाम न केवल तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला और डेटा वैज्ञानिक द्वारा प्रस्तावित मशीन लर्निंग पद्धति पर निर्भर करते हैं, बल्कि इस बात पर भी निर्भर करते हैं कि विकास दल ने इस मॉडल को कैसे लागू किया और प्रशासकों ने इसे क्लस्टर वातावरण में कैसे तैनात किया। इनपुट डेटा की गुणवत्ता (डेटा गुणवत्ता), स्रोत, चैनल और उनकी प्राप्ति की आवृत्ति भी महत्वपूर्ण है, जो डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारी है।

एमएल समाधानों के विकास, परीक्षण, परिनियोजन और समर्थन में शामिल विविध विशेषज्ञों की बातचीत में संगठनात्मक और तकनीकी बाधाएं उत्पाद बनाने के समय में वृद्धि और व्यवसाय के लिए इसके मूल्य में कमी की ओर ले जाती हैं। ऐसी बाधाओं को खत्म करने के लिए MLOps का आविष्कार किया गया था। DevOps और DataOps की तरह, MLOps स्वचालन को बढ़ाने और औद्योगिक मशीन लर्निंग समाधानों की गुणवत्ता में सुधार करने, नियामक आवश्यकताओं और व्यावसायिक लाभों पर ध्यान देने का प्रयास करता है।

मशीन लर्निंग मॉडल के साथ सॉफ्टवेयर उत्पादों के विकास और संचालन की विशिष्ट प्रक्रिया

इस प्रकार, MLOps एक संस्कृति है और मशीन लर्निंग सिस्टम के एकीकृत और स्वचालित जीवनचक्र प्रबंधन के लिए प्रथाओं का एक सेट है, जो एकीकरण, परीक्षण, रिलीज़, परिनियोजन और बुनियादी ढाँचे के प्रबंधन सहित उनके विकास और समर्थन संचालन का संयोजन करता है।

MLOps हद तक क्रिस्प-डीएम डेटा, मशीन लर्निंग मॉडल, कोड और पर्यावरण के साथ स्वचालित संचालन के लिए एक फुर्तीली दृष्टिकोण और तकनीकी उपकरणों की मदद से कार्यप्रणाली। इन उपकरणों में शामिल हैं, उदाहरण के लिए, क्लौडेरा डेटा साइंस वर्कबेंच।

यह उम्मीद की जाती है कि अभ्यास में MLOps के आवेदन से CRISP-DM के शास्त्रीय चरणों के अनुसार काम करने वाले डेटा वैज्ञानिकों द्वारा सामना की जाने वाली सामान्य गलतियों और समस्याओं से बचा जा सकेगा।

व्यापार और डेटा विज्ञान के लिए शीर्ष 10 लाभ

MLOps को लागू करने के सभी लाभों में से निम्नलिखित लाभ हैं फुर्तीला मशीन लर्निंग के औद्योगिक परिनियोजन की बारीकियों के संबंध में दृष्टिकोणों को सबसे महत्वपूर्ण माना जाता है:

1. मशीन सीखने के जीवनचक्र के विश्वसनीय और कुशल प्रबंधन के कारण उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए समय कम करना;
2. निरंतर विकास/एकीकरण/प्रशिक्षण (सीडी/सीआई/सीटी) विधियों और उपकरणों के लिए पुनरुत्पादित कार्यप्रवाह और मॉडल धन्यवाद;
3. कहीं भी और कभी भी उच्च-परिशुद्धता एमएल मॉडल की तैनाती में आसानी;
4. मशीन सीखने के संसाधनों के एकीकृत प्रबंधन और निरंतर निगरानी की प्रणाली;
5. संगठनात्मक बाधाओं का उन्मूलन और विविध एमएल विशेषज्ञों के अनुभव का एकीकरण।

इसलिए, MLOps की मदद से, ML संचालन के निम्नलिखित पहलुओं को अनुकूलित किया जा सकता है:

1. मशीन लर्निंग मॉडल और उनके आधार पर बनाए गए सॉफ़्टवेयर उत्पादों के रिलीज़ चक्र को एकीकृत करें;
2. मशीन लर्निंग कलाकृतियों का स्वचालित परीक्षण, जैसे डेटा सत्यापन, एमएल मॉडल का परीक्षण और उत्पादन समाधान में इसका एकीकरण;
3. मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में लचीले सिद्धांतों को लागू करें;
4. सीआई/सीडी/सीटी सिस्टम में उनके लिए मशीन लर्निंग मॉडल और डेटासेट का समर्थन करें;
5. एमएल मॉडल के लिए तकनीकी ऋण कम करें।

यह उल्लेखनीय है कि MLOps की संगठनात्मक तकनीक भाषा, रूपरेखा, मंच और बुनियादी ढांचे से स्वतंत्र होनी चाहिए। और तकनीकी दृष्टिकोण से, MLOps सिस्टम की सामान्य वास्तुकला में बिग डेटा एकत्र करने और एकत्र करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म शामिल होंगे, एमएल मॉडलिंग के लिए डेटा के विश्लेषण और तैयारी के लिए एप्लिकेशन, गणना और विश्लेषण करने के लिए उपकरण, साथ ही स्वचालित आंदोलन के लिए उपकरण शामिल होंगे। मशीन लर्निंग मॉडल, डेटा और उनके जीवनचक्र की विभिन्न प्रक्रियाओं के बीच उनके आधार पर बनाए गए सॉफ़्टवेयर उत्पाद।

यह आंशिक रूप से या पूरी तरह से एक डेटा वैज्ञानिक, एक डेटा इंजीनियर, एक एमएल विशेषज्ञ, एक वास्तुकार और बड़े डेटा समाधान के डेवलपर के साथ-साथ एकीकृत और कुशल पाइपलाइनों (पाइपलाइन) का उपयोग करने वाले एक DevOps इंजीनियर के कार्य कार्यों को स्वचालित करेगा।

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कैसे विशेषज्ञ MLops प्रथाओं में शामिल हो सकते हैं

यह समझने के लिए कि डेटा वैज्ञानिक कैसे काम करते हैं, आप CRISP-DM कार्यप्रणाली को देख सकते हैं - वे चरण जो मोटे तौर पर DS प्रोजेक्ट से मेल खाते हैं।

इसके बाद, आपको सामान्य तौर पर यह जानने की जरूरत है कि आधुनिक बुनियादी ढांचा कैसे काम करता है: CI/CD, लॉगिंग प्रयोग, डेटासेट का संस्करण कैसे करें, और पर्यावरण- सामान्य तौर पर, यह समझें कि एक आधुनिक डेटा DevOps इंजीनियर क्या करता है।

डेटा साइंस उत्पाद के जीवनचक्र और इसमें शामिल टीमों के काम सहित विकास प्रक्रिया की अच्छी समझ होना महत्वपूर्ण है: डेटा इंजीनियरिंग, सिस्टम इंजीनियरिंग, डेटा साइंस और लागू भाग अलग-अलग एकीकरण विकल्प हैं। यही है, आपको आम तौर पर यह समझने की ज़रूरत है कि परियोजना के विभिन्न हिस्सों में सब कुछ कैसे काम करता है।

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एमएलओपीएस के लिए प्लेटफॉर्म कैसे चुनें

सौभाग्य से, बहुत अच्छे विकल्प हैं। एमएलफ्लो जैसे ओपन सोर्स हैं, और क्लाउड समाधान हैं जो पाइपलाइन के किसी भी हिस्से को स्वचालित करने में मदद करते हैं।

आप किसी भी मंच से शुरू कर सकते हैं, देखें कि यह किन कार्यों को हल करता है और यह उन्हें कैसे हल करता है। सादगी के लिए, आप क्लाउड वेंडर - सेजमेकर से कार्यान्वयन ले सकते हैं, वर्टेक्स एआई , या एज़्योर एमएल। क्लाउड प्रदाताओं को अधिक सुविधाजनक माना जाता है, क्योंकि सभी अतिरिक्त घटकों को कोड की कुछ पंक्तियों के साथ जोड़ा जा सकता है, जिससे एक ही प्लेटफॉर्म के भीतर एंड-टू-एंड MLOps बनाना संभव हो जाता है। वे कार्यात्मक रूप से समान हैं: एक भाषा (पायथन एपीआई), नियम और विशेषताएं।

चयनित ML प्लेटफ़ॉर्म का दस्तावेज़ीकरण स्वयं को संदर्भ में विसर्जित करने के लिए पर्याप्त है। और फिर आप विशिष्ट विकल्पों को देख सकते हैं: विभिन्न फीचर स्टोर, एमएल पाइपलाइन इंजन और मॉडल रजिस्ट्रियां। प्रदाताओं के प्रमाणपत्र हैं जो इस अनुभव को पाठ्यक्रम में सारांशित करते हैं।

सामान्य तौर पर, MLOps प्लेटफॉर्म चुनते समय, कंपनियों को बड़ी व्यावसायिक पहलों पर विचार करना चाहिए और सबसे उपयुक्त भवन डिजाइन के लिए आगे की योजना बनानी चाहिए। कार्यकारी बोर्डों, उद्योग विशेषज्ञों और मंच उपयोगकर्ताओं के साथ विचार-विमर्श चुनौतियों और अवसरों की सामूहिक समझ प्रदान करेगा ताकि व्यवसाय लाभप्रदता, उत्पादकता और विकास को अधिकतम कर सकें।

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निष्कर्ष

मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करने वाली कोई भी कंपनी MLOps के सिद्धांतों को अपनाने के लिए अच्छा करेगी। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, MLOps और अन्य उपकरण जैसे ModelOps आपकी कंपनी के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग समाधान वांछित मूल्य प्रदान करते हैं।