விரிவான MLOps தளத்தின் நன்மைகள்

MLOps என்றால் என்ன? வணிகங்களுக்கு இது ஏன் தேவை? அதை ஆதரிக்க நிபுணர்கள் தேவைப்படுவார்களா? MLOps மற்றும் அதன் பயன்பாடுகளின் பின்னணியை ஆராயும்போது அந்தக் கேள்விகளுக்கும் பலவற்றிற்கும் நாங்கள் பதிலளிக்கிறோம்.

MLOps ஒப்பீட்டளவில் புதிய கருத்தாகும். கடந்த சில ஆண்டுகளில், தொழில்துறை செயல்பாடுகள் மற்றும் உற்பத்தியில் இயந்திரக் கற்றலின் வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் விரிவான நிர்வாகத்தின் தேவை பற்றிய முதல் குறிப்புகளை நாங்கள் காண்கிறோம். நடைமுறையில், ஒரு உண்மையான வணிகத்தில் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதில் உள்ள சிக்கல் தரவு தயாரிப்பு, மேம்பாடு மற்றும் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் அல்லது பிற இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் பயிற்சி ஆகியவற்றுடன் மட்டுப்படுத்தப்படவில்லை. தரவுத்தொகுப்பு சரிபார்ப்பு முதல் நம்பகமான பெரிய தரவு பயன்பாடாக உற்பத்தி சூழலில் சோதனை மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் வரை பல காரணிகள் உற்பத்தித் தீர்வின் தரத்தை பாதிக்கின்றன.

கணிப்பு அல்லது வகைப்பாட்டின் உண்மையான முடிவுகள் நரம்பியல் வலையமைப்பு கட்டமைப்பு மற்றும் தரவு விஞ்ஞானி முன்மொழிந்த இயந்திர கற்றல் முறையை மட்டுமல்ல, மேம்பாட்டுக் குழு இந்த மாதிரியை எவ்வாறு செயல்படுத்தியது மற்றும் நிர்வாகிகள் அதை ஒரு கிளஸ்டர் சூழலில் பயன்படுத்தியது என்பதையும் இது குறிக்கிறது. உள்ளீட்டுத் தரவின் தரம் (தரவுத் தரம்), ஆதாரங்கள், சேனல்கள் மற்றும் அவற்றின் ரசீதுகளின் அதிர்வெண் ஆகியவை தரவுப் பொறியாளரின் பொறுப்பாகும்.

ML தீர்வுகளின் மேம்பாடு, சோதனை, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் ஆதரவில் ஈடுபட்டுள்ள பல்வகைப்பட்ட நிபுணர்களின் தொடர்புகளில் நிறுவன மற்றும் தொழில்நுட்பத் தடைகள் ஒரு தயாரிப்பை உருவாக்கும் நேரத்தை அதிகரிக்கவும், வணிகத்திற்கான அதன் மதிப்பைக் குறைக்கவும் வழிவகுக்கிறது. அத்தகைய தடைகளை அகற்ற MLOps கண்டுபிடிக்கப்பட்டது. DevOps மற்றும் DataOps போன்றே, MLOps தன்னியக்கத்தை அதிகரிக்க முயல்கிறது மற்றும் தொழில்துறை இயந்திர கற்றல் தீர்வுகளின் தரத்தை மேம்படுத்துகிறது, ஒழுங்குமுறை தேவைகள் மற்றும் வணிக நன்மைகளுக்கு கவனம் செலுத்துகிறது.

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுடன் மென்பொருள் தயாரிப்புகளை உருவாக்கி இயக்குவதற்கான பொதுவான செயல்முறை

எனவே, MLOps என்பது இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளின் ஒருங்கிணைந்த மற்றும் தானியங்கு வாழ்க்கைச் சுழற்சி மேலாண்மைக்கான ஒரு கலாச்சாரம் மற்றும் நடைமுறைகளின் தொகுப்பாகும், ஒருங்கிணைப்பு, சோதனை, வெளியீடு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு மேலாண்மை உள்ளிட்ட அவற்றின் வளர்ச்சி மற்றும் ஆதரவு செயல்பாடுகளை இணைக்கிறது.

MLOps அளவு CRISP-DM தரவு, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், குறியீடு மற்றும் சூழலுடன் தானியங்கி செயல்பாடுகளுக்கான சுறுசுறுப்பான அணுகுமுறை மற்றும் தொழில்நுட்ப கருவிகளின் உதவியுடன் முறை. இந்த கருவிகளில், எடுத்துக்காட்டாக, Cloudera Data Science Workbench அடங்கும்.

நடைமுறையில் MLOps பயன்பாடு CRISP-DM இன் கிளாசிக்கல் கட்டங்களுக்கு ஏற்ப பணிபுரியும் தரவு விஞ்ஞானிகள் எதிர்கொள்ளும் பொதுவான தவறுகள் மற்றும் சிக்கல்களைத் தவிர்க்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

வணிகம் மற்றும் தரவு அறிவியலுக்கான சிறந்த 10 நன்மைகள்

MLOps செயல்படுத்துவதன் அனைத்து நன்மைகளிலும், பின்வரும் நன்மைகள் சுறுசுறுப்பு இயந்திர கற்றலின் தொழில்துறை வரிசைப்படுத்தலின் பிரத்தியேகங்கள் தொடர்பாக அணுகுமுறைகள் மிகவும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாகக் கருதப்படுகிறது:

1. இயந்திரக் கற்றலின் வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் நம்பகமான மற்றும் திறமையான நிர்வாகத்தின் காரணமாக உயர்தர முடிவுகளைப் பெறுவதற்கான நேரத்தைக் குறைத்தல்;
2. தொடர்ச்சியான மேம்பாடு/ஒருங்கிணைப்பு/பயிற்சி (சிடி/சிஐ/சிடி) முறைகள் மற்றும் கருவிகள் மூலம் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் மாதிரிகள்;
3. எங்கும் எந்த நேரத்திலும் உயர்-துல்லியமான ML மாடல்களை எளிதாகப் பயன்படுத்துதல்;
4. ஒருங்கிணைந்த மேலாண்மை அமைப்பு மற்றும் இயந்திர கற்றல் வளங்களை தொடர்ந்து கண்காணித்தல்;
5. நிறுவனத் தடைகளை நீக்குதல் மற்றும் பல்வகைப்பட்ட ML நிபுணர்களின் அனுபவத்தை ஒருங்கிணைத்தல்.

எனவே, MLOps உதவியுடன், ML செயல்பாடுகளின் பின்வரும் அம்சங்களை மேம்படுத்தலாம்:

1. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் அவற்றின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்ட மென்பொருள் தயாரிப்புகளின் வெளியீட்டு சுழற்சியை ஒருங்கிணைத்தல்;
2. தரவு சரிபார்ப்பு, ML மாதிரியின் சோதனை மற்றும் உற்பத்தித் தீர்வில் அதன் ஒருங்கிணைப்பு போன்ற இயந்திர கற்றல் கலைப்பொருட்களின் தானியங்கு சோதனை;
3. இயந்திர கற்றல் திட்டங்களில் நெகிழ்வான கொள்கைகளை செயல்படுத்துதல்;
4. CI/CD/CT அமைப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளை ஆதரிக்கவும்;
5. ML மாடல்களுக்கான தொழில்நுட்பக் கடனைக் குறைக்கவும்.

MLOps இன் நிறுவன நுட்பங்கள் மொழி, கட்டமைப்பு, தளம் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு ஆகியவற்றிலிருந்து சுயாதீனமாக இருக்க வேண்டும் என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. மேலும் ஒரு தொழில்நுட்பக் கண்ணோட்டத்தில், MLOps அமைப்பின் பொதுவான கட்டமைப்பில் பெரிய தரவுகளைச் சேகரித்துத் திரட்டுவதற்கான தளங்கள், ML மாடலிங்கிற்கான தரவை பகுப்பாய்வு செய்து தயாரிப்பதற்கான பயன்பாடுகள், கணக்கீடுகள் மற்றும் பகுப்பாய்வுகளைச் செய்வதற்கான கருவிகள் மற்றும் தானியங்கு இயக்கத்திற்கான கருவிகள் ஆகியவை அடங்கும். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், தரவு மற்றும் மென்பொருள் தயாரிப்புகள் அவற்றின் வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் பல்வேறு செயல்முறைகளுக்கு இடையே அவற்றின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்டன.

இது தரவு விஞ்ஞானி, தரவுப் பொறியாளர், ML நிபுணர், கட்டிடக் கலைஞர் மற்றும் பிக் டேட்டா தீர்வுகளை உருவாக்குபவர், அத்துடன் ஒருங்கிணைந்த மற்றும் திறமையான பைப்லைன்களை (பைப்லைன்கள்) பயன்படுத்தும் DevOps இன்ஜினியர் ஆகியோரின் பணிப் பணிகளை ஓரளவு அல்லது முழுமையாக தானியக்கமாக்கும்.

MLops நடைமுறைகளில் வல்லுநர்கள் எவ்வாறு ஈடுபடலாம்

தரவு விஞ்ஞானிகள் எவ்வாறு செயல்படுகிறார்கள் என்பதைப் புரிந்து கொள்ள, நீங்கள் CRISP-DM முறையைப் பார்க்கலாம் - DS திட்டத்துடன் தோராயமாக ஒத்துப்போகும் கட்டங்கள்.

அடுத்து, பொதுவாக, நவீன உள்கட்டமைப்பு எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்: CI/CD, பதிவு செய்யும் சோதனைகள், பதிப்பு தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சூழல்-பொதுவாக, ஒரு நவீன Data DevOps இன்ஜினியர் என்ன செய்கிறார் என்பதைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.

தரவு அறிவியல் தயாரிப்பின் வாழ்க்கைச் சுழற்சி மற்றும் அதில் ஈடுபட்டுள்ள குழுக்களின் பணி உள்ளிட்ட வளர்ச்சி செயல்முறையை நன்கு புரிந்துகொள்வது முக்கியம்: தரவு பொறியியல், கணினி பொறியியல், தரவு அறிவியல் மற்றும் பயன்பாட்டு பகுதி ஆகியவை வெவ்வேறு ஒருங்கிணைப்பு விருப்பங்கள். அதாவது, திட்டத்தின் வெவ்வேறு பகுதிகளில் எல்லாம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை நீங்கள் பொதுவாக புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.

மேலும் படிக்க: உங்கள் கிரெடிட் ஸ்கோரை உருவாக்குதல் மற்றும் மேம்படுத்துதல்: எப்படி-வழிகாட்டுவது

MLopகளுக்கான தளத்தை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது

அதிர்ஷ்டவசமாக, சிறந்த தேர்வுகள் உள்ளன. MLflow போன்ற ஓப்பன் சோர்ஸ் உள்ளது, மேலும் குழாயின் எந்தப் பகுதியையும் தானியக்கமாக்க உதவும் கிளவுட் தீர்வுகள் உள்ளன.

நீங்கள் எந்த தளத்திலும் தொடங்கலாம், அது என்ன பணிகளை தீர்க்கிறது, அவற்றை எவ்வாறு தீர்க்கிறது என்பதைப் பார்க்கலாம். எளிமைக்காக, கிளவுட் விற்பனையாளரிடமிருந்து நீங்கள் செயல்படுத்தலாம் - சேஜ்மேக்கர், வெர்டெக்ஸ் ஏஐ , அல்லது அஸூர் எம்.எல். கிளவுட் வழங்குநர்கள் மிகவும் வசதியானதாகக் கருதப்படுகிறார்கள், ஏனெனில் அனைத்து கூடுதல் கூறுகளும் ஒரு சில வரிக் குறியீடுகளுடன் சேர்க்கப்படலாம், இது ஒரே மேடையில் இறுதி முதல் இறுதி வரை MLOக்களை உருவாக்குவதை சாத்தியமாக்குகிறது. அவை செயல்பாட்டு ரீதியாக ஒரே மாதிரியானவை: ஒரு மொழி (பைதான் ஏபிஐ), விதிமுறைகள் மற்றும் அம்சங்கள்.

தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ML இயங்குதளத்தின் ஆவணங்கள் சூழலில் உங்களை மூழ்கடிப்பதற்கு போதுமானது. பின்னர் நீங்கள் குறிப்பிட்ட மாற்றுகளைப் பார்க்கலாம்: வெவ்வேறு அம்சக் கடைகள், ML பைப்லைன் என்ஜின்கள் மற்றும் மாதிரி பதிவுகள். இந்த அனுபவத்தை ஒரு பாடமாக சுருக்கமாக வழங்குபவர்களிடமிருந்து சான்றிதழ்கள் உள்ளன.

பொதுவாக, ஒரு MLOps இயங்குதளத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, ​​நிறுவனங்கள் பெரிய வணிக முயற்சிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, மிகவும் பொருத்தமான கட்டிட வடிவமைப்பைத் திட்டமிட வேண்டும். நிர்வாகக் குழுக்கள், தொழில் வல்லுநர்கள் மற்றும் இயங்குதளப் பயனர்களுடனான கலந்துரையாடல்கள் சவால்கள் மற்றும் வாய்ப்புகள் பற்றிய கூட்டுப் புரிதலை வழங்கும், இதனால் வணிகங்கள் லாபம், உற்பத்தித்திறன் மற்றும் வளர்ச்சியை அதிகரிக்க முடியும்.

எங்களிடமிருந்து மேலும்: ஆல்-புதிய கோவோல் பிடி 3.1 சார்ஜர் பூஸ்ட் மேக்புக் ப்ரோ 16” முதல் 70 நிமிடங்களில் 100%

முடிவுரை

இயந்திர கற்றல் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தும் எந்தவொரு நிறுவனமும் MLOps கொள்கைகளை ஏற்றுக்கொள்வது நல்லது. மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி, MLOps மற்றும் ModelOps போன்ற பிற கருவிகள் உங்கள் நிறுவனத்தின் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவும், நீங்கள் பயன்படுத்தும் இயந்திர கற்றல் தீர்வுகள் விரும்பிய மதிப்பை வழங்குவதை உறுதிசெய்கிறது.