MLOps, czyli Machine Learning Operations to zespół praktyk opierających się na DevOps. Bazuje więc na rozwiązaniach optymalizujących korzyści z wykonywanej pracy. W tym artykule znajdziesz przydatne informacje, które dotyczą uczenia maszynowego. Dowiesz się:
Co to jest MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) opierają się na technikach DevOps, czyli rozwiązaniach, które zwiększają wydajność pracy programistycznej. Praktyki te dążą do niemal całkowitej automatyzacji procesu tworzenia oprogramowania.
W dzisiejszych czasach wszystkie rozwiązania biznesowe opierają się w najwyższym stopniu o przepływ danych. Dane przynoszą wiedzę, a wiedza to czynnik mający najważniejszy wpływ na przewagę konkurencyjną konkretnej marki. Tym właśnie zajmuje się segment nauki zwany Data Science. Zespoły analityków opracowują pozyskane informacje. Dzięki nim są w stanie dokładnie poznać zachowania i potrzeby konsumentów.
Sprawa raczej nie wydaje się skomplikowana. Jak wiadomo, istnieje mnóstwo skutecznych form pobierania danych od użytkowników Internetu. Teoretycznie więc nie ma tu żadnych pułapek. A jednak nie jest to takie proste, jak mogłoby się wydawać. Nie można zapominać, że dane są zmienne. Zachowania użytkowników, ich oczekiwania, sposób, w jaki poruszają się po sieci, ulegają nieustannej transformacji. Coś, co dzisiaj jest jak najbardziej aktualne, za tydzień, a nawet jutro może okazać się przestarzałe. Jak sobie z tym radzić? Jak tworzyć bazy danych, które będą użyteczne dla twórców oprogramowania przez miesiące czy też lata? Rozwiązaniem jest właśnie MLOps.
Dzięki MLOps możliwe jest tworzenie aplikacji na szeroką skalę w oparciu o techniki DevOps. Cel takich aplikacji to usprawnienie procesu rozwoju oprogramowania i maksymalna eliminacja błędów w przepływie danych. Operacje Uczenia Maszynowego zapewniają możliwość sprawnego wdrażania kolejnych, ulepszonych wersji aplikacji. Aplikacje stworzone na podstawie MLOps różnią się od klasycznych aplikacji tym, że są wrażliwe na błędy i eliminują je w procesie przetwarzania danych. W skrócie można więc powiedzieć, że MLOps (Operacje uczenia maszynowego) jest to właśnie zastosowanie praktyki DevOps w procesie wytwarzania aplikacji opartych o ML.
Jak tworzyć powtarzalne potoki dla MLOps?
Operacje uczenia maszynowego optymalizują analizę i wykorzystanie informacji. Niezbędne jest jednak stworzenie sprawnego pipeline’u, czyli „rurociągu danych”. Pipeline umożliwia biegły przepływ danych pomiędzy lokalizacjami. Jest to jedna z najważniejszych rzeczy, ponieważ transport danych bywa niepewny. Informacje mogą ulec uszkodzeniu, system może nie poradzić sobie z ich ilością, co będzie powodowało opóźnienia. Może się również zdarzyć, że dane będą względem siebie sprzeczne lub będą się tworzyć duplikaty. MLOps engineer stoi właśnie wobec takich trudności. Należy pamiętać o tym, że danych i źródeł, z których można je pozyskać, nieustannie przybywa, więc rosnąć może także skala popełnianych błędów.
W MLOps podobnie jak w DevOps używa się narzędzi, które mają za zadanie maksymalnie zautomatyzować pracę nad oprogramowaniem. Istotna różnica polega na tym, że w pracy opartej na MLOps cała uwaga skupia się właśnie na narzędziach i rozwoju aplikacji. Podstawą jest więc tworzenie powtarzalnych potoków danych, które umożliwiają przygotowanie i ocenę danych oraz trenowanie oprogramowania. Dzięki operacjom uczenia maszynowego MLOps engineer może stworzyć środowisko oprogramowania wykorzystywane wielokrotnie w celu eliminacji pomyłek wynikających ze zmian na poziomie pozyskiwania zasobów data.
Pipeline a potok danych — na czym polega różnica?
Potok danych to proces lub zespół działań zawierające w sobie zbieranie nieopracowanych danych z wielu baz i przekazywanie ich do miejsca docelowego. Za to wspomniany wcześniej pipeline ujmuje również mechanizmy czyszczenia pozyskanych danych, eliminacji duplikatów i odpowiednich transformacji. Tak przygotowane informacje są gotowe do analizy i użycia.
Sformułowanie „potok danych” i „pipeline” są często stosowane zamiennie. Jednak „pipeline” dotyczy raczej usystematyzowanego procesu, w którym zebrane informacje są poddawane selekcji i transformacji. „Potok” natomiast to surowe dane, które udało się pozyskać.
W jaki sposób trenować i automatyzować model na nowych danych?
Na pierwszym etapie tworzenia aplikacji na podstawie Machine Learning Operations należy dobrze zrozumieć cele marketingowe i obszar biznesu, w którym oprogramowanie będzie funkcjonowało. To właśnie tutaj jest miejsce na odkrycie konsumenckiego insightu oraz projekt rozwiązania, który pomoże klientowi osiągnąć jego założenia. W pierwszej fazie inżynierowie MLOps mają za zadanie przewidzieć, jak dalej oprogramowanie będzie się rozwijać.
Należy także zastanowić się, w jakich punktach użyteczne stanie się zastosowanie uczenia maszynowego oraz określić wszystkie wymagania modelu ML. U podstaw wszystkiego leżą jednak zasoby data. Najważniejsza sprawa to upewnienie się, czy pozyskanie danych, na których model będzie trenowany, jest w ogóle możliwe. W tym etapie zawiera się również wykonanie projektu przyszłej struktury aplikacji i przygotowanie zespołu testów dla modelu ML. Po takim przygotowaniu można przystąpić do tworzenia modelu, do którego wprowadza się dane. Następnie rozpoczyna się faza testów, w wyniku której model zostaje zapisany z zachowaniem systemu kontroli uzyskanej wersji. Kiedy zakończy się proces testowania modelu, trzeba właściwie go udostępnić. Zwykle zostaje mu nadane oddzielne API i model zaczyna funkcjonować, jako osobny system. Testy jednak nie ustają. Po udostępnieniu model wciąż jest sprawdzany u poprawiany. Co więcej, po wprowadzeniu modelu na obszar produkcyjny, monitorowanie się nie kończy. Należy pamiętać, że aby zachować stabilność modelu w kolejnych odsłonach, a także, by ulepszać kolejne wersje.
DevOps MLOps — czym się różnią?
Jak widać, praktyki DevOps i MLOps są do siebie niezwykle zbliżone. Nie zmienia to faktu, że MLOps z założenia jest znacznie bardziej eksperymentalną dziedziną niż DevOps. W operacjach uczenia maszynowego chodzi o wdrażanie praktyk DevOps na szeroką skalę. Bardzo liczy się tutaj sprawne i szybkie dostarczanie kolejnych wersji aplikacji. Wynika to z faktu, że modele w MLOps zmienia się bardzo szybko. Konieczna jest także nieustanna praca z danymi, które należy przygotowywać na wiele różnych sposobów, by mogły one być wykorzystane do rozwiązywania odmiennych zagadnień.
W procesach MLOps model wychodzi od danych, więc każda zmiana na poziomie schematu dostarczania danych powoduje konieczność uaktualnienia całego systemu. Tradycyjne sposoby tworzenia oprogramowania nie uwzględniają tak szybkich korekt w zakresie modeli.
DevOps a operacje oparte na praktykach uczenia maszynowego
Czym zajmuje się MLOps engineer?
Wiele założeń praktyki DevOps i MLOps jest bardzo podobnych, a jednak trzeba mieć na względzie, że DevOps engineer i MLOps engineer to nie jedna i ta sama osoba. Wymagania względem obydwu tych stanowisk mocno się od siebie różnią. W projektach z obszaru MLOps pojawia się dużo zagadnień z zakresu nauk matematycznych. Osoby, które zajmują się uczeniem maszynowym skupiają się na szeroko pojętym reschearchu i dostarczaniu nowych schematów danych i modeli ML. Mogą natomiast nie mieć doświadczenia w samej produkcji oprogramowania. Tak naprawdę idealny kandydat na stanowisko MLOps engineer to osoba, która poznała praktyki DevOps i posiada na tyle otwarty umysł, by szybko poszerzyć swoją wiedzę o ML. Przydatna może okazać się także znajomość takich narzędzi jak: Cornex, TensorFlow Serving, TorchServe, MLFlow, Neptune AI, KubeFlow, Algorithmia. Dodatkowym atutem jest także sprawne korzystanie z rozwiązań chmurowych np. AWS, czy Azure Machine Learning.
Mając takie umiejętności, można aplikować na stanowisko MLOps engineer w małej lub średniej firmie. Jednak należy pamiętać, że MLOps jest dziedziną wyjątkowo obszerną. Aby tworzyć naprawdę rozbudowane systemy uczenia maszynowego, potrzebne są zespoły złożone z ekspertów reprezentujących rozmaite gałęzie wiedzy o budowie oprogramowania.
Co dzięki Operacjom Uczenia Maszynowego zyska Twoja firma?
Operacje Uczenia Maszynowego to najprostsza droga do szybkiego osiągania celów biznesowych na niespotykaną dotąd skalę. Artykuły branżowe wskazują, że aż 97% liderów, którzy zdecydowali się wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich przedsiębiorstwach, uznaje, że dzięki ML osiąga wymierne korzyści.
Operacje Uczenia Maszynowego wpływają pozytywnie na szybkość rozwiązywania problemów i znaczącą redukcję liczby błędów. Konsekwencją tego jest wzrost przychodów. MLOps można wykorzystać także w celu optymalizacji kosztów działania swojego biznesu czy uproszczenia systemu kontaktu z klientami. To jednak nie koniec możliwości Operacji Uczenia Maszynowego. Dzięki nim prężniej wykonuje się testy i aktualizuje dane, a następnie waliduje pozyskane informacje. Wyniki przeprowadzonego tym sposobem procesu są więc bardziej wiarygodne niż w przypadku innych technologii. To z kolei zapewnia widoczną przewagę nad konkurencją.
W obecnej chwili po machine learning sięgają już nie tylko firmy z branży IT, ale także te z sektora finansowego, motoryzacyjnego czy RTV/AGD. Stały się one podstawową pomocą w zakresie nauk biologicznych oraz nadzieją, z którą przyszłość wiąże medycyna. Rynek nieruchomości również coraz częściej wiąże się z technologią machine learning.
MLOps – najważniejsza jest strategia
By osiągnąć wskazane powyżej korzyści, należy u podstaw wdrażania Operacji Uczenia Maszynowego dokładnie przemyśleć, do czego będą one używane w przedsiębiorstwie. Dobrze jest skonsultować się z ekspertami, którzy podpowiedzą, w jaki sposób i na jaką skalę MLOps można zastosować do obszaru, na którym pracuje firma.
Dlatego polecamy Ci kontakt z agencją Investcore. W naszej firmie zatrudniamy ekspertów, którzy zajmują się operacjami na bazie machine learning od wielu lat. Machine learning to nasza prawdziwa pasja. Jesteśmy nie tylko specjalistami w tej dziedzinie, ale przede wszystkim hobbystami, którzy kochają swoją pracę. Z prawdziwą przyjemnością pomożemy Ci zbudować idealny system łączący ze sobą dobre praktyki DevOps i praktyczne rozwiązania Machine Learning Operations. Obejmiemy Twoją firmę całościową opieką. Ukształtujemy strategię, zbierzemy dla Ciebie najistotniejsze dane. Skonstruujemy modele, przetestujemy je, a następnie wdrożymy je na produkcji. W naszej firmie eksperci współpracują ze sobą w obrębie zgranego zespołu, co sprawia, że osiągamy maksymalny profesjonalizm i szybkość działania, a wytwarzane przez nas produkty zawsze stają na wysokości oczekiwań klientów.
Brak komentarzy