Endüstriİş Teknolojisi

Makine Öğrenimi MLOPS Optimize Etme

Makine Öğrenimi MLOPS Optimize Etme. MLOps, ML modellerinin etkili yaşam döngüsü yönetimini sağlar.

MLOPS Makine Öğrenimi İşlemleri

Makine öğrenimi işlemleri ( MLOps ), son zamanlarda teknoloji kuruluşlarının sözlüğüne giren bir prosedürdür. Aşağı yukarı MLOps, veri bilimi ve makine öğrenimi ekiplerinin iş sürecini optimize etme yöntemidir.

Çeşitli bakış açılarından DevOps gibi, ayrıca otomasyona, test ve teslimat için sürekli süreçlere ve ekipler arasında işbirliğine odaklanıyor.

MLOps Nedir?

Makine Öğrenimi İşlemleri (MLOps), yaşam döngüleri boyunca makine öğrenimi ve yapay zeka çözümlerini denetlemek için oluşturulmuş yaklaşımlar, uygulamalar ve yönetişim kümesidir.

Veri bilimcilerin, makine öğrenimi mühendislerinin, uygulama geliştiricilerinin ve BT operasyonlarının analitik girişimlerini verimli bir şekilde denetlemek için izleyebileceği ortak bir uygulama kümesi oluşturmaya odaklanır.

Makine öğrenimi kuruluşunuz için planlanmış bir sistem olmadan da başarılı olabileceğiniz gerçeğine rağmen, uzun vadede, DevOps ‘un temel olduğu benzer nedenlerden dolayı daha belirgin bir koordinasyon ve otomasyona ihtiyaç olduğunu keşfedeceksiniz.

Makine öğrenimi alanı genel olarak yeni olduğu için, birkaç işletme makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi için en iyi uygulamalar olmadan ilerlemiştir.

Ancak bu, takip edilmesi zor, bilgisayar korsanları ve özel komut dosyaları yüklü, kırılmaya meyilli ve izleme eksikliği olan projeler ortaya çıkarabilir.

MLOps Faydaları

Müşterilere Değer Katılması

DevOps, uygulama ve bakım için BT operasyonlarına proje veren mühendislerle ilgili konularla ilgilenirken, MLOps veri bilimcileri için karşılaştırılabilir bir dizi avantaj sunar.

MLOps araçları veri bilimciler, ML mühendisleri ve uygulama geliştiricileri işbirliği müşterilerine değer sağlayarak yönelik çalışmalar üzerinde yoğunlaşabilirsiniz.

Makine Öğrenimi Yaşam Döngüsü Yönetimi Aracılığıyla Hızlandırma

MLOps platformları ya da makine öğrenimi için DevOps, işbirliğini veri işleme ekipleri için ve buna ek olarak analistler ve BT mühendisleri için mümkün kılar. Ayrıca makine öğrenimi modelleri için izleme, onay ve yönetim sistemlerinin yardımıyla model geliştirme ve dağıtımı hızlandırır.

Makine Öğrenimi Modellerini Ölçekte Dağıtma

Genel olarak, makine öğrenimi çözümlerini bir araya getirmek ve dağıtmak manuel ve hataya açık bir süreç olmuştur.

Muhtemel bir durum, veri bilimcilerin kendi tercih ettikleri ortamlarda modeller oluşturmaları ve daha sonra bitmiş modellerini Java gibi başka bir dilde yürütülmesi için bir bilgisayar programcısına teslim etmeleridir.

Programcı modelleme yaklaşımının inceliklerini veya kullanılan gizli paketleri kavrayamayacağından, bu inanılmaz derecede hataya açıktır. Ayrıca, temel modelleme sisteminin her güncellenmesi gerektiğinde çok fazla çalışma gerektirir.

Çok daha gelişmiş bir metodoloji, makine öğrenimi için CI/CD gerçekleştirmek için otomatikleştirilmiş araçları ve süreçleri kullanmaktır.

İşte MLOps faydası. Modelleme kodu, koşullar ve diğer çalışma zamanı önkoşulları, yeniden üretilebilir makine öğrenimi yürütmek için bir araya getirilebilir.

Tekrarlanabilir makine öğrenimi, paketleme ve model sürümlerinin bakım masraflarını azaltmaya yardımcı olacaktır. Bu size, geçmişindeki herhangi bir modelin durumuna ilişkin soruyu yanıtlama kapasitesi sağlar.

Ayrıca, paketlendiğinden, geniş ölçekte dağıtımı çok daha kolay olacaktır. Bu tekrarlanabilirlik ilerlemesi, MLOps girişimindeki birkaç önemli adımdan biridir ve bu adımlardan biridir.

Her Alanda Yüksek Hassasiyetli Modellerin Kolay Kurulumu

MLOPs çözümünün yardımıyla, yüksek doğruluktaki modelleri hızlı ve tartışmasız bir şekilde dağıtabilirsiniz. Ayrıca, bulutta dağıtılmış öğrenme ile otomatik ölçeklendirme, yönetilen CPU ve GPU kümelerinden yararlanabilirsiniz.

Kuruluşlar modelleri hızlı bir şekilde paketleyebilir ve profil oluşturma ve model doğrulama kullanarak her adımda en yüksek kaliteyi garanti edebilir. Modelleri üretim ortamına taşımak için yönetilen dağıtımdan da yararlanabilirler.

MLOPS Optimize Etme Riskleri Azaltır

Optimizasyon, eğitim, test ve teslimat için otomasyon boru hatları, kırılmaları önlemeye yardımcı olur. Ayrıca üretim döngüsünü ve süresini hızlandırır. Dahası, MLOps, modeller akıl almaz ve sürekli değişken olabileceğinden riskleri azaltır.

Çok sayıda modelin performansını aynı anda izlemek çok zahmetlidir ve bunları izlemenin organize bir yolu yoksa muhtemelen hatalar meydana gelecektir. MLOps, çeşitli modeller için sürüm oluşturmanın izlenmesine yardımcı olabilir ve model performansının kötüleşmek yerine arttığını garanti eder.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu