Что такое MLOps и почему это важно?

MLOps — это набор лучших практик для компаний, позволяющих постоянно улучшать свои модели ИИ. Подобно DevOps, MLOps жизненно важен для:

  • Убедитесь, что ваши модели ИИ поддерживаются в актуальном состоянии
  • Адаптируйтесь к изменениям в вашей среде
  • Воспользуйтесь преимуществами новых технологий
  • Внедрить новое управление

Если модели не поддерживать, они могут испортиться и устареть. Использование ИИ в промышленности все еще довольно новое, и все предприятия, использующие ИИ, должны рассматривать MLOps, чтобы оставаться в авангарде инноваций.

Решения ADLINK Edge™ упрощают MLOps

Программное обеспечение ADLINK Edge™ поставляется со всем необходимым для поддержки вашего цикла MLOps, особенно при использовании в контексте развертываний машинного зрения.

Данные надежно публикуются в ADLINK Data River™, что позволяет передавать данные на север, юг, восток и запад, упрощая доставку нужных данных в нужное место в нужное время. Это означает, что вы можете легко и безопасно получать доступ к данным для обучения и повторного обучения модели ИИ, что дает вам возможность быстро реагировать на изменения и соответствующим образом корректировать модель.

Программное обеспечение автоматически обнаруживает устройства, как только они подключаются к вашей сети, поэтому вы можете легко получить новые данные для своих моделей. Он также отслеживает и определяет, когда доступны новые модели, чтобы вы могли легко развернуть их на своих устройствах.

Вы можете отслеживать результаты выводов и инициировать действия с помощью множества приложений, доступных с помощью программного обеспечения ADLINK. Это предоставляет вам информацию, необходимую для принятия правильных решений в нужное время и для повторного обучения ваших моделей, где это необходимо.

Как это работает

  1. Данные из любого приложения передаются в ADLINK Data River™, например, изображения с камеры, полученные результаты или данные о вибрации с датчика.
  2. Тренировочный стример ADLINK позволяет вам захватывать необработанные изображения, что позволяет вам обучать, тестировать и проверять вашу модель ИИ.
  3. Диспетчер моделей ADLINK развертывает новую модель ИИ в требуемом механизме вывода.
  4. Благодаря интегрированным приложениям, таким как Node-RED, это позволяет выполнять действия с результатами логических выводов в режиме реального времени.
  5. Подключайтесь к аналитическим приложениям, таким как SAS, OpenVino или DeepStream, чтобы получать более подробную информацию из модели ИИ.
  6. Используйте наши OT-коннекторы для запуска действий на основе результатов логического вывода, например остановки конвейера.
  7. Чтобы постоянно улучшать модель, вы можете автоматически захватывать изображения с низким уровнем достоверности, которые затем можно использовать для уточнения вашей модели.
  8. Диспетчер моделей отслеживает и определяет, когда доступна новая улучшенная модель, и развертывает ее на ваших устройствах.