包括的な MLOps プラットフォームの利点
MLOps とは何ですか?なぜ企業はそれを必要とするのですか？専門家によるサポートが必要ですか? MLOps とそのアプリケーションの背景を探りながら、これらの質問などに答えます。
MLOps は比較的新しい概念です。ここ数年で、産業の運用と生産における機械学習のライフサイクルの包括的な管理の必要性が最初に言及されました。 実際には、機械学習 (ML) モデルを実際のビジネスに実装する際の問題は、データの準備、開発、ニューラル ネットワークやその他の機械学習アルゴリズムのトレーニングに限定されません。データセットの検証から、信頼性の高いビッグ データ アプリケーションとしての実稼働環境でのテストと展開まで、多くの要因が実稼働ソリューションの品質に影響を与えます。
これは、予測または分類の実際の結果が、ニューラル ネットワーク アーキテクチャとデータ サイエンティストが提案した機械学習方法だけでなく、開発チームがこのモデルをどのように実装し、管理者がそれをクラスター環境に展開したかにも依存することを意味します。入力データの品質 (データ品質)、ソース、チャネル、およびデータ エンジニアの責任である受信頻度も重要です。
ML ソリューションの開発、テスト、展開、およびサポートに関与する多様なスペシャリストの相互作用における組織的および技術的な障害は、製品を作成するための時間の増加と、ビジネスに対するその価値の低下につながります。 MLOps は、このような障壁を取り除くために考案されました。 DevOps や DataOps と同様に、MLOps は自動化を促進し、産業用機械学習ソリューションの品質を向上させ、規制要件とビジネス上の利点に注意を払います。
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機械学習モデルを使用したソフトウェア製品を開発および運用するための典型的なプロセス
したがって、MLOps は、統合、テスト、リリース、デプロイ、およびインフラストラクチャ管理を含む、機械学習システムの開発とサポート操作を組み合わせた、機械学習システムの統合および自動化されたライフサイクル管理のための文化と一連のプラクティスです。
MLOps は CRISP-DM データ、機械学習モデル、コード、および環境を使用した自動化された操作のためのアジャイル アプローチとテクニカル ツールの助けを借りた方法論。これらのツールには、Cloudera Data Science Workbench などがあります。
MLOps を実際に適用することで、CRISP-DM の従来のフェーズに従って作業するデータ サイエンティストが直面するよくある間違いや問題を回避できることが期待されます。
ビジネスとデータ サイエンスにとっての利点トップ 10
MLOps を実装するすべての利点の中で、次の利点があります。 アジャイル アプローチは、機械学習の産業展開の詳細に関して最も重要であると考えられています。
- 機械学習のライフサイクルを確実かつ効率的に管理することで、高品質の結果を得るまでの時間を短縮します。
- 継続的な開発/統合/トレーニング (CD/CI/CT) の方法とツールによる再現可能なワークフローとモデル。
- 高精度の ML モデルをいつでもどこでも簡単にデプロイできます。
- 機械学習リソースの統合管理と継続的な監視のシステム。
- 組織の壁を取り除き、多様な ML スペシャリストの経験を統合します。
したがって、MLOps の助けを借りて、ML 操作の次の側面を最適化できます。
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- 機械学習モデルとそれに基づいて作成されたソフトウェア製品のリリース サイクルを統一します。
- データ検証、ML モデル自体のテスト、本番ソリューションへの統合など、機械学習アーティファクトのテストを自動化します。
- 機械学習プロジェクトに柔軟な原則を実装します。
- CI/CD/CT システムで機械学習モデルとそれらのデータセットをサポートします。
- ML モデルの技術的負債を削減します。
MLOps の組織化手法は、言語、フレームワーク、プラットフォーム、およびインフラストラクチャから独立している必要があることは注目に値します。また、技術的な観点から見ると、MLOps システムの一般的なアーキテクチャには、ビッグデータを収集および集約するためのプラットフォーム、ML モデリング用のデータを分析および準備するためのアプリケーション、計算および分析を実行するためのツール、およびデータの自動移動のためのツールが含まれます。ライフサイクルのさまざまなプロセスの間に基づいて作成された機械学習モデル、データ、およびソフトウェア製品。
これにより、データ サイエンティスト、データ エンジニア、ML スペシャリスト、ビッグ データ ソリューションのアーキテクトおよび開発者、および統合された効率的なパイプライン (パイプライン) を使用する DevOps エンジニアの作業タスクが部分的または完全に自動化されます。
スペシャリストが MLOps プラクティスに参加する方法
データ サイエンティストの作業方法を理解するには、CRISP-DM 方法論 (DS プロジェクトとほぼ一致するフェーズ) を見ることができます。
次に、一般的に、最新のインフラストラクチャがどのように機能するかを知る必要があります。CI/CD、ログ記録実験、データセットのバージョン管理方法、および環境です。一般的に、最新のデータ DevOps エンジニアが何をするかを理解します。
データ サイエンス製品のライフサイクルや、それに関与するチームの作業など、開発プロセスを十分に理解することが重要です。データ エンジニアリング、システム エンジニアリング、データ サイエンス、および応用部分は、さまざまな統合オプションです。つまり、プロジェクトのさまざまな部分ですべてがどのように機能するかを一般的に理解する必要があります。
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MLops のプラットフォームを選択する方法
幸いなことに、素晴らしい選択肢があります。 MLflow などのオープン ソースがあり、パイプラインのあらゆる部分を自動化するのに役立つクラウド ソリューションがあります。
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任意のプラットフォームから始めて、それが解決するタスクと、それらをどのように解決するかを確認できます。簡単にするために、クラウド ベンダーである SageMaker から実装を取得できます。 頂点 AI 、または Azure ML です。クラウド プロバイダーは、すべての追加コンポーネントを数行のコードで追加できるため、より便利であると考えられており、単一のプラットフォーム内でエンド ツー エンドの MLOps を構築できます。これらは機能的に似ています: 1 つの言語 (Python API)、用語、および機能です。
選択した ML プラットフォームのドキュメントは、コンテキストに没頭するのに十分です。次に、さまざまな機能ストア、ML パイプライン エンジン、モデル レジストリなど、特定の代替手段を検討できます。この経験をコースにまとめたプロバイダーからの認定があります。
一般に、MLOps プラットフォームを選択する場合、企業はより大規模なビジネス イニシアチブを検討し、最も適切な建物の設計を前もって計画する必要があります。執行委員会、業界の専門家、およびプラットフォーム ユーザーとの話し合いにより、企業が収益性、生産性、および成長を最大化できるように、課題と機会をまとめて理解することができます。
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結論
機械学習テクノロジを使用している企業は、MLOps の原則を採用することをお勧めします。前述のように、MLOps や ModelOps などのその他のツールは、使用する機械学習ソリューションが望ましい価値を提供するようにして、会社のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
