В современной быстро меняющейся бизнес-среде машинное обучение стало ключевым двигателем инноваций и роста. Однако по мере того, как организации все больше полагаются на ML для управления своими операциями, задачи развертывания и управления моделями ML в производственной среде становятся все более сложными. Вот тут-то и появляется MLOps.

MLOps — это мультипликатор производительности для машинного обучения, который упрощает процесс развертывания и повышает эффективность, позволяя организациям достигать лучших результатов.

MLOps, что означает операции машинного обучения, представляет собой дисциплину, которая фокусируется на сквозном управлении моделями машинного обучения в производственной среде. Он включает в себя сочетание методов обработки данных, проектирования и эксплуатации, которые предназначены для оптимизации процесса развертывания, мониторинга и обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде. Создавая специальную команду MLOps, организации могут повысить эффективность и результативность своих усилий по машинному обучению и, в конечном итоге, добиться лучших результатов в бизнесе.

Изучение обеих точек зрения — преимущества и недостатки создания команды MLOps. Эта тема обсуждалась ранее — это еще одна попытка прояснить различные точки зрения.

Зачем нужна специальная команда MLOPS

  • Наличие специальной команды MLOps также позволяет организациям применять более систематический и структурированный подход к машинному обучению. Это может помочь организациям избежать распространенных ошибок, таких как разрозненные группы специалистов по обработке и анализу данных, и обеспечить согласованную и устойчивую интеграцию машинного обучения в более широкий технологический стек.
  • Представьте, что ваша организация недавно начала использовать машинное обучение в различных бизнес-функциях, и спрос на модели машинного обучения быстро растет. У вас есть команда специалистов по данным, которые отвечают за разработку этих моделей, но вы заметили, что в процессе развертывания и управления этими моделями в производственной среде есть несколько узких мест и проблем.
  • Например, часто возникают задержки с запуском моделей в производство из-за необходимости координировать свои действия с различными командами, а также возникают проблемы с производительностью и надежностью моделей в производстве. Вы также заметили, что специалисты по данным тратят значительное количество времени на задачи, не связанные напрямую с разработкой моделей, такие как настройка инфраструктуры и управление развертыванием моделей.
  • В этом сценарии может иметь смысл создать специальную команду MLOps для решения этих проблем и повышения эффективности и результативности ваших усилий по машинному обучению. Команда MLOps будет отвечать за управление сквозным жизненным циклом машинного обучения, от разработки модели до развертывания и мониторинга. Это позволит специалистам по данным сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего (разработке высококачественных моделей), а также обеспечит надежное и масштабируемое развертывание и управление моделями.

В целом, цель команды MLOps будет состоять в том, чтобы упростить процесс развертывания моделей машинного обучения и управления ими в производственной среде, а также обеспечить надежность этих моделей и их ожидаемую производительность.

Создав специальную команду MLOps, вы сможете повысить эффективность и результативность своих усилий по машинному обучению и, в конечном итоге, добиться лучших бизнес-результатов.

В каких случаях создание специализированной команды MLOps в организации может быть нецелесообразно:

  • Если организация не вкладывает значительных средств в машинное обучение и не имеет большого объема рабочих процессов машинного обучения, возможно, нет необходимости в специальной команде MLOps.
  • Если у организации нет ресурсов для найма и содержания специализированной команды MLOps, может оказаться более рентабельным использовать существующие ИТ-ресурсы или ресурсы DevOps для поддержки рабочих процессов машинного обучения.
  • Если в организации существует культура, которая не способствует сотрудничеству и межфункциональной командной работе, может быть сложно эффективно интегрировать команду MLOps в существующий рабочий процесс.
  • Если в организации есть централизованная ИТ-структура, которая не способствует децентрализованному принятию решений и межфункциональному сотрудничеству, команде MLOps может быть сложно эффективно поддерживать рабочие процессы машинного обучения.

В заключение, MLOps — важная практика для организаций, которые хотят развернуть модели машинного обучения и управлять ими в производственной среде. Создавая специальную команду MLOps, организации могут повысить эффективность и результативность своих усилий по машинному обучению и добиться лучших бизнес-результатов. Однако очень важно тщательно оценить потребности организации и доступные ресурсы, прежде чем обращаться к специализированной команде MLOps.

Будьте в курсе ML, MLOps и AI, следуйте за мной, чтобы узнать больше о моем путешествии в эти области.