რამდენიმე გლობალური სექტორი იწყებს უფრო არსებითი ინვესტიციებს მანქანურ სწავლებაში (ML).
ML მოდელების თავდაპირველად გაშვება და ექსპლუატაცია შესაძლებელია სპეციალისტთა გუნდების მიერ, მაგრამ ერთ-ერთი ყველაზე დიდი დაბრკოლებაა მიღებული ცოდნის გადატანა შემდეგ მოდელზე, რათა პროცესები გაფართოვდეს.
მოდელის სასიცოცხლო ციკლის მენეჯმენტში ჩართული პროცესების გასაუმჯობესებლად და სტანდარტიზებისთვის, MLOps ტექნიკა სულ უფრო ხშირად გამოიყენება გუნდების მიერ, რომლებიც ქმნიან მანქანათმცოდნეობის მოდელებს.
განაგრძეთ კითხვა, რომ გაიგოთ მეტი დღეს არსებული საუკეთესო MLOps ინსტრუმენტებისა და პლატფორმების შესახებ და როგორ შეუძლიათ მათ გააადვილონ მანქანური სწავლა ხელსაწყოების, დეველოპერების და პროცედურული თვალსაზრისით.
რა არის MLOps?
პოლიტიკის, ნორმების და საუკეთესო პრაქტიკის შექმნის ტექნიკა მანქანათმცოდნეობის მოდელებისთვის ცნობილია როგორც „მანქანური სწავლების ოპერაციები“ ან „MLOps“.
MLOps მიზნად ისახავს უზრუნველყოს ML განვითარების მთელი სასიცოცხლო ციკლის გარანტია - კონცეფციიდან განლაგებამდე - დეტალურად არის დოკუმენტირებული და იმართება საუკეთესო შედეგებისთვის, ვიდრე მასში დიდი დროისა და რესურსების ინვესტირება სტრატეგიის გარეშე.
MLOps-ის მიზანია საუკეთესო პრაქტიკის კოდიფიცირება ისე, რომ მანქანათმცოდნეობის განვითარება უფრო მასშტაბური გახადოს ML ოპერატორებისთვის და დეველოპერებისთვის, ასევე გააძლიეროს ML მოდელების ხარისხი და უსაფრთხოება.
ზოგი MLOps-ს მოიხსენიებს, როგორც „DevOps მანქანური სწავლისთვის“, რადგან ის წარმატებით იყენებს DevOps-ის პრინციპებს ტექნოლოგიური განვითარების უფრო სპეციალიზებულ სფეროში.
ეს არის MLOps-ზე ფიქრის სასარგებლო გზა, რადგან DevOps-ის მსგავსად, ის ხაზს უსვამს ცოდნის გაზიარებას, თანამშრომლობას და საუკეთესო პრაქტიკას გუნდებსა და ინსტრუმენტებს შორის.
MLOps უზრუნველყოფს დეველოპერებს, მონაცემთა მეცნიერებს და ოპერაციების გუნდებს თანამშრომლობისთვის და, შედეგად, ყველაზე ძლიერი ML მოდელების წარმოებისთვის.
რატომ გამოვიყენოთ MLOps Tools?
MLOps ინსტრუმენტებს შეუძლიათ შეასრულონ მოვალეობების ფართო სპექტრი ML გუნდისთვის, თუმცა, ისინი ხშირად იყოფა ორ ჯგუფად: პლატფორმის ადმინისტრირება და ინდივიდუალური კომპონენტების მართვა.
მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთი MLOps პროდუქტი ფოკუსირებულია მხოლოდ ერთ ძირითად ფუნქციაზე, როგორიცაა მონაცემთა ან მეტამონაცემების მართვა, სხვა ხელსაწყოები იღებენ უფრო ყოვლისმომცველ სტრატეგიას და უზრუნველყოფენ MLOps პლატფორმას ML სასიცოცხლო ციკლის რამდენიმე ასპექტის გასაკონტროლებლად.
მოძებნეთ MLOps გადაწყვეტილებები, რომლებიც დაეხმარება თქვენს გუნდს ML განვითარების სფეროების მართვაში, იქნება ეს სპეციალისტს ეძებთ თუ უფრო ფართო ინსტრუმენტს:
- მონაცემთა დამუშავება
- დიზაინი და მოდელირება
- პროექტებისა და სამუშაო ადგილის მართვა
- ML მოდელის განლაგება და უწყვეტი შენარჩუნება
- სიცოცხლის ციკლის მენეჯმენტი თავიდან ბოლომდე, რომელსაც, როგორც წესი, სთავაზობენ სრული სერვისის MLOps პლატფორმებს.
MLOps ინსტრუმენტები
1. MLFlow
მანქანათმცოდნეობის სასიცოცხლო ციკლი კონტროლდება ღია კოდის პლატფორმით MLflow და მოიცავს ცენტრალური მოდელის რეგისტრაციას, დანერგვას და ექსპერიმენტებს.
MLflow შეიძლება გამოიყენოს ნებისმიერი ზომის გუნდმა, როგორც ინდივიდუალურად, ასევე ერთობლივად. ბიბლიოთეკებს არანაირი გავლენა არ აქვთ ინსტრუმენტზე.
ნებისმიერ პროგრამირების ენას და მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკას შეუძლია მისი გამოყენება.
იმისათვის, რომ გამარტივდეს მანქანური სწავლების აპლიკაციების მომზადება, დანერგვა და მართვა, MLFlow ურთიერთქმედებს მანქანური სწავლების მთელ რიგ ჩარჩოებთან, მათ შორის TensorFlow და პიტორჩი.
გარდა ამისა, MLflow უზრუნველყოფს ადვილად გამოსაყენებელ API-ებს, რომლებიც შეიძლება ჩართული იყოს მანქანათმცოდნეობის ნებისმიერ არსებულ პროგრამაში ან ბიბლიოთეკაში.
MLflow-ს აქვს ოთხი ძირითადი მახასიათებელი, რაც ხელს უწყობს ექსპერიმენტების თვალყურის დევნებას და დაგეგმვას:
- MLflow Tracking – API და UI მანქანათმცოდნეობის კოდის პარამეტრების, ვერსიების, მეტრიკისა და არტეფაქტების აღრიცხვისთვის, ასევე შედეგების შემდგომი ჩვენებისა და კონტრასტაციისთვის.
- MLflow Projects – მანქანათმცოდნეობის კოდის შეფუთვა ხელახლა გამოყენებად, რეპროდუცირებად ფორმატში წარმოებაში გადასატანად ან სხვა მონაცემთა მეცნიერებთან გასაზიარებლად
- MLflow მოდელები – მოდელების შენარჩუნება და დანერგვა მოდელების სერვისის და დასკვნების სისტემებში სხვადასხვა ML ბიბლიოთეკებიდან
- MLflow მოდელის რეესტრი – მოდელის ცენტრალური მაღაზია, რომელიც იძლევა MLflow მოდელის მთელი სიცოცხლის ხანგრძლივობის კოოპერატიულ მართვას, მოდელის ვერსიების, ეტაპების გადასვლებისა და ანოტაციების ჩათვლით.
2. კუბეფლოუ
ML ინსტრუმენტთა ყუთს Kubernetes-ისთვის ეწოდება Kubeflow. Docker კონტეინერების შეფუთვა და მართვა ხელს უწყობს მოვლას მანქანათმცოდნეობის სისტემები.
გაშვების ორკესტრირებისა და მანქანური სწავლების სამუშაო ნაკადების განლაგების გამარტივებით, ის ხელს უწყობს მანქანათმცოდნეობის მოდელების მასშტაბურობას.
ეს არის ღია კოდის პროექტი, რომელიც მოიცავს დამატებითი ინსტრუმენტებისა და ჩარჩოების ჯგუფს, რომლებიც მორგებულია სხვადასხვა ML საჭიროებებზე.
ხანგრძლივი ML სასწავლო ამოცანები, ხელით ექსპერიმენტები, განმეორებადობა და DevOps გამოწვევები შეიძლება დამუშავდეს Kubeflow Pipelines-ით.
მანქანათმცოდნეობის რამდენიმე ეტაპისთვის, მათ შორის ტრენინგის, მილსადენის შემუშავებისა და შენარჩუნებისთვის იუპიტერის ნოუთბუქებიKubeflow გთავაზობთ სპეციალიზებულ სერვისებსა და ინტეგრაციას.
ეს აადვილებს თქვენი AI სამუშაო დატვირთვის მართვას და თვალყურის დევნებას, ასევე მანქანური სწავლების (ML) მოდელების და მონაცემთა მილსადენების განთავსებას Kubernetes კლასტერებში.
ის გთავაზობთ:
- ნოუთბუქები SDK-ის გამოსაყენებლად სისტემასთან ურთიერთობისთვის
- მომხმარებლის ინტერფეისი (UI) გაშვებების, სამუშაოების და ექსპერიმენტების კონტროლისა და მონიტორინგისთვის
- სწრაფად დააპროექტოთ საბოლოო გადაწყვეტილებები ყოველ ჯერზე აღდგენის და კომპონენტებისა და მილსადენების ხელახლა გამოყენების გარეშე.
- Kubeflow-ის ძირითადი კომპონენტი ან როგორც დამოუკიდებელი ინსტალაცია, Kubeflow Pipelines შემოთავაზებულია.
3. მონაცემთა ვერსიის კონტროლი
ღია კოდის ვერსიის კონტროლის გადაწყვეტას მანქანური სწავლების პროექტებისთვის ეწოდება DVC, ან მონაცემთა ვერსიის კონტროლი.
რომელი ენაც არ უნდა აირჩიოთ, ეს არის ექსპერიმენტული ინსტრუმენტი, რომელიც ხელს უწყობს მილსადენის განსაზღვრას.
DVC იყენებს კოდს, მონაცემთა ვერსიებს და რეპროდუცირებას, რათა დაზოგოთ დრო, როდესაც აღმოაჩენთ პრობლემას თქვენი ML მოდელის უფრო ადრეულ ვერსიასთან დაკავშირებით.
გარდა ამისა, შეგიძლიათ გამოიყენოთ DVC მილსადენები თქვენი მოდელის მოსამზადებლად და თქვენი გუნდის წევრებისთვის გავრცელებისთვის. დიდი მონაცემების ორგანიზება და ვერსიების დამუშავება შესაძლებელია DVC-ის მიერ და მონაცემების შენახვა შესაძლებელია ადვილად ხელმისაწვდომი გზით.
მიუხედავად იმისა, რომ იგი მოიცავს (შეზღუდულ) ექსპერიმენტის თვალთვალის მახასიათებლებს, ის ძირითადად ფოკუსირებულია მონაცემთა და მილსადენის ვერსიების და მართვაზე.
ის გთავაზობთ:
- ეს არის შენახვის აგნოსტიკა, ამიტომ შესაძლებელია სხვადასხვა ტიპის შენახვის გამოყენება.
- ის ასევე უზრუნველყოფს თვალთვალის სტატისტიკას.
- წინასწარ აშენებული საშუალება ML ეტაპების DAG-ში შეერთებისა და მთელი მილსადენის თავიდან ბოლომდე გასაშვებად
- თითოეული ML მოდელის მთელი განვითარება შეიძლება თვალყური ადევნოთ მისი მთელი კოდის და მონაცემთა წარმოშობის გამოყენებით.
- განმეორებადობა ექსპერიმენტისთვის თავდაპირველი კონფიგურაციის, შეყვანის მონაცემებისა და პროგრამის კოდის ერთგული შენარჩუნებით.
4. პაჩიდერმი
Pachyderm არის ვერსიის კონტროლის პროგრამა მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მეცნიერებისთვის, DVC-ის მსგავსი.
გარდა ამისა, იმიტომ, რომ იგი შეიქმნა გამოყენებით დოკერი და კუბერნეტებიმას შეუძლია შეასრულოს და განათავსოს Machine Learning აპლიკაციები ნებისმიერ ღრუბლოვან პლატფორმაზე.
Pachyderm იძლევა გარანტიას, რომ ყოველი მონაცემი, რომელიც მოხმარებულია მანქანური სწავლის მოდელში, შეიძლება თვალყური ადევნოთ და ვერსიით იქცეს.
იგი გამოიყენება მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად, გავრცელებისთვის, მართვისა და თვალყურის დევნებისთვის. მოყვება მოდელის რეესტრი, მოდელის მართვის სისტემა და CLI ხელსაწყოთა ყუთი.
დეველოპერებს შეუძლიათ ავტომატიზირება და გაფართოება მანქანური სწავლების სასიცოცხლო ციკლის გამოყენებით Pachyderm-ის მონაცემთა ფონდის გამოყენებით, რაც ასევე უზრუნველყოფს განმეორებადობას.
ის მხარს უჭერს მონაცემთა მართვის მკაცრ სტანდარტებს, ამცირებს მონაცემთა დამუშავებისა და შენახვის ხარჯებს და ეხმარება ბიზნესს მონაცემთა მეცნიერების ინიციატივების უფრო სწრაფად გატანაში ბაზარზე.
5. პოლიაქსონი
Polyaxon პლატფორმის გამოყენებით, მანქანათმცოდნეობის პროექტები და ღრმა სწავლის აპლიკაციები შეიძლება განმეორდეს და იმართებოდეს მათი მთელი ცხოვრების ციკლის განმავლობაში.
Polyaxon-ს შეუძლია მასპინძლობა და ადმინისტრირება მოახდინოს ხელსაწყოზე და ის შეიძლება განთავსდეს ნებისმიერ მონაცემთა ცენტრში ან ღრუბლოვან პროვაიდერში. როგორიცაა Torch, Tensorflow და MXNet, რომლებიც მხარს უჭერენ ღრმა სწავლის ყველა ყველაზე პოპულარულ ჩარჩოს.
რაც შეეხება ორკესტრირებას, Polyaxon საშუალებას გაძლევთ მაქსიმალურად გამოიყენოთ თქვენი კლასტერი დავალებებისა და ტესტების დაგეგმვით მათი CLI, დაფის, SDK-ების ან REST API-ის მეშვეობით.
ის გთავაზობთ:
- თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ღია კოდის ვერსია ახლავე, მაგრამ ის ასევე მოიცავს კორპორატიულ არჩევანს.
- მიუხედავად იმისა, რომ იგი მოიცავს სრულ სასიცოცხლო ციკლს, ორკესტრირების ჩათვლით, მას ბევრად მეტი შეუძლია.
- ტექნიკური საცნობარო დოკუმენტებით, დაწყების სახელმძღვანელო მითითებებით, სასწავლო მასალებით, სახელმძღვანელოებით, გაკვეთილებით, ცვლილებების ჟურნალებით და სხვა, ეს არის ძალიან კარგად დოკუმენტირებული პლატფორმა.
- ექსპერიმენტის ანალიზის საინფორმაციო დაფის საშუალებით შესაძლებელია თვალი ადევნოთ, თვალი ადევნოთ და შეაფასოთ თითოეული ოპტიმიზაციის ექსპერიმენტი.
6. Comet
Comet არის პლატფორმა მეტა მანქანათმცოდნეობისთვის, რომელიც თვალყურს ადევნებს, აკონტრასტებს, ხსნის და აუმჯობესებს ექსპერიმენტებსა და მოდელებს.
ყველა თქვენი ექსპერიმენტის ნახვა და შედარება შესაძლებელია ერთ ადგილას.
ის ფუნქციონირებს მანქანათმცოდნეობის ნებისმიერი ამოცანისთვის, სადაც თქვენი კოდი შესრულებულია და მანქანური სწავლების ნებისმიერ ბიბლიოთეკაში.
Comet შესაფერისია ჯგუფებისთვის, ინდივიდებისთვის, აკადემიური ინსტიტუტებისთვის, ბიზნესისთვის და ნებისმიერი სხვასთვის, ვისაც სურს ექსპერიმენტების სწრაფად ვიზუალიზაცია, სამუშაოს გამარტივება და ექსპერიმენტების ჩატარება.
მონაცემთა მეცნიერებს და გუნდებს შეუძლიათ თვალყური ადევნონ, განმარტონ, გააუმჯობესონ და შეადარონ ექსპერიმენტები და მოდელები თვითმასპინძელი და ღრუბელზე დაფუძნებული მეტა-მანქანების სასწავლო პლატფორმის Comet-ის გამოყენებით.
ის გთავაზობთ:
- გუნდის წევრებს ბევრი შესაძლებლობა აქვს დავალებების გაზიარებისთვის.
- მას აქვს რამდენიმე ინტეგრაცია, რაც აადვილებს მის დაკავშირებას სხვა ტექნოლოგიებთან
- კარგად ფუნქციონირებს მიმდინარე ML ბიბლიოთეკებთან
- ზრუნავს მომხმარებლის მენეჯმენტზე
- ჩართულია ექსპერიმენტების შედარება, მათ შორის კოდის, ჰიპერპარამეტრების, მეტრიკის, პროგნოზების, დამოკიდებულებების და სისტემის მეტრიკის შედარება.
- გთავაზობთ განსხვავებულ მოდულებს ხედვის, აუდიოს, ტექსტისა და ცხრილის მონაცემებისთვის, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ ვიზუალიზაციისთვის ნიმუშები.
7. ოპტუნა
Optuna არის ავტონომიური ჰიპერპარამეტრების ოპტიმიზაციის სისტემა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც მანქანათმცოდნეობის, ისე ღრმა სწავლისთვის, ასევე სხვა სფეროებში.
ის შეიცავს უახლესი ალგორითმის მრავალფეროვნებას, რომლიდანაც შეგიძლიათ აირჩიოთ (ან დააკავშიროთ), აადვილებს ტრენინგის განაწილებას მრავალ კომპიუტერზე და გთავაზობთ მიმზიდველი შედეგების ვიზუალიზაციას.
მასში ინტეგრირებულია მანქანური სწავლების პოპულარული ბიბლიოთეკები, როგორიცაა PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM და XGBoost.
ის უზრუნველყოფს უახლესი ალგორითმებს, რომლებიც მომხმარებელს საშუალებას აძლევს მიიღონ შედეგები უფრო სწრაფად, იმ ნიმუშების სწრაფად შემცირებით, რომლებიც არ გამოიყურება პერსპექტიული.
პითონზე დაფუძნებული ალგორითმების გამოყენებით, ის ავტომატურად ეძებს იდეალურ ჰიპერპარამეტრებს. Optuna ხელს უწყობს პარალელიზებულ ჰიპერპარამეტრების ძიებას მრავალ თემაში ორიგინალური კოდის შეცვლის გარეშე.
ის გთავაზობთ:
- იგი მხარს უჭერს განაწილებულ ტრენინგს როგორც კლასტერზე, ასევე ერთ კომპიუტერზე (მრავალპროცესში) (მრავალ კვანძზე)
- იგი მხარს უჭერს რამდენიმე ტრიმირების ტექნიკას, რათა დააჩქაროს კონვერგენცია (და ნაკლები გამოთვლა გამოიყენოს)
- მას აქვს სხვადასხვა ძლიერი ვიზუალიზაცია, როგორიცაა სლაისის ნაკვეთი, კონტურის ნაკვეთი და პარალელური კოორდინატები.
8. კედრო
Kedro არის უფასო Python ჩარჩო კოდის დასაწერად, რომელიც შეიძლება განახლდეს და შენარჩუნდეს მონაცემთა მეცნიერების პროექტებისთვის.
მას მოაქვს იდეები პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის საუკეთესო პრაქტიკიდან მანქანათმცოდნეობის კოდამდე. პითონი არის ამ სამუშაო ნაკადის ორკესტრირების ინსტრუმენტის საფუძველი.
იმისათვის, რომ თქვენი ML პროცესები უფრო მარტივი და ზუსტი გახადოთ, შეგიძლიათ განავითაროთ რეპროდუცირებადი, შენარჩუნებული და მოდულარული სამუშაო ნაკადები.
Kedro აერთიანებს პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის პრინციპებს, როგორიცაა მოდულარობა, პასუხისმგებლობების გამიჯვნა და ვერსიების ავტომატური სწავლების გარემოში.
Cookiecutter Data Science-ის საფუძველზე, ის უზრუნველყოფს საერთო, ადაპტირებულ პროექტის ჩარჩოს.
მონაცემთა კატალოგის მიერ იმართება მრავალი მარტივი მონაცემთა კონექტორი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა შესანახად და ჩატვირთვის რამდენიმე ფაილურ სისტემაში და ფაილის ფორმატში. ეს ხდის მანქანათმცოდნეობის პროექტებს უფრო ეფექტურს და ამარტივებს მონაცემთა მილსადენის შექმნას.
ის გთავაზობთ:
- კედრო საშუალებას იძლევა დისპერსიული ან ცალკეული მანქანების განლაგება.
- პითონის კოდსა და სამუშაო ნაკადის ვიზუალიზაციას შორის დამოკიდებულებების ავტომატიზაცია შეგიძლიათ მილსადენის აბსტრაქციის გამოყენებით.
- მოდულარული, მრავალჯერადი გამოყენების კოდის გამოყენებით, ეს ტექნოლოგია ხელს უწყობს გუნდურ თანამშრომლობას სხვადასხვა დონეზე და აუმჯობესებს პროდუქტიულობას კოდირების გარემოში.
- უპირველესი მიზანია გადალახოს Jupyter-ის ნოუთბუქების, ერთჯერადი სკრიპტებისა და წებო-კოდის ნაკლოვანებები მონაცემთა მეცნიერების შენარჩუნებული პროგრამირების დაწერით.
9. BentoML
მანქანური სწავლების API საბოლოო წერტილების შექმნა BentoML-ით გამარტივებულია.
ის უზრუნველყოფს ტიპურ, მაგრამ კონდენსირებულ ინფრასტრუქტურას, რათა გადაიტანოს ნასწავლი მანქანათმცოდნეობის მოდელები წარმოებაში.
ეს საშუალებას გაძლევთ შეფუთოთ ნასწავლი მოდელები საწარმოო გარემოში გამოსაყენებლად, მათი ინტერპრეტაციით ნებისმიერი ML ჩარჩოს გამოყენებით. მხარდაჭერილია როგორც ოფლაინ სერიული სერვისი, ასევე ონლაინ API სერვისი.
მაღალი ხარისხის მოდელის სერვერი და მოქნილი სამუშაო პროცესი BentoML-ის მახასიათებლებია.
გარდა ამისა, სერვერი გთავაზობთ ადაპტირებულ მიკრო ჯგუფს. მოდელების ორგანიზებისა და განლაგების პროცედურების თვალყურის დევნების ერთიან მიდგომას უზრუნველყოფს UI დაფა.
სერვერის შეფერხება არ იქნება, რადგან ოპერაციული მექანიზმი მოდულარულია და კონფიგურაცია ხელახლა გამოყენებადია. ეს არის მოქნილი პლატფორმა ML მოდელების მიწოდების, ორგანიზებისა და განლაგებისთვის.
ის გთავაზობთ:
- მას აქვს მოდულური დიზაინი, რომელიც ადაპტირებადია.
- ის იძლევა განლაგების საშუალებას რამდენიმე პლატფორმაზე.
- მას არ შეუძლია ავტომატურად გაუმკლავდეს ჰორიზონტალურ სკალირებას.
- ის საშუალებას აძლევს ერთი მოდელის ფორმატს, მოდელის მართვას, მოდელის შეფუთვას და მაღალი ხარისხის მოდელის მომსახურებას.
10. სელდონი
მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ შექმნან, განათავსონ და მართონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები და ექსპერიმენტები მასშტაბური Kubernetes-ზე ღია კოდის Seldon Core ჩარჩოს გამოყენებით.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java და H2O მხოლოდ რამდენიმე ინსტრუმენტია, რომლებიც მხარდაჭერილია მასში.
ის ასევე ურთიერთობს Kubeflow-თან და RedHat-ის OpenShift-თან. სელდონის ბირთვი გარდაქმნის მანქანათმცოდნეობის მოდელებს (ML მოდელები) ან ენების შეფუთვას (ენები, როგორიცაა Python, Java და ა.შ.) წარმოების REST/GRPC მიკროსერვისებად.
ერთ-ერთი საუკეთესო MLOps ინსტრუმენტი მანქანური სწავლების პროცესების გასაუმჯობესებლად არის ეს.
მარტივია ML მოდელების კონტეინერიზაცია და გამოყენებადობისა და უსაფრთხოების ტესტირება Seldon Core-ის გამოყენებით.
ის გთავაზობთ:
- მოდელის განლაგება შეიძლება გამარტივდეს რამდენიმე ალტერნატივით, როგორიცაა კანარის განლაგება.
- იმის გასაგებად, თუ რატომ გაკეთდა კონკრეტული პროგნოზები, გამოიყენეთ მოდელის განმარტებები.
- როდესაც პრობლემები წარმოიქმნება, თვალი ადევნეთ წარმოების მოდელებს გაფრთხილების სისტემის გამოყენებით.
დასკვნა
MLO-ს შეუძლია დაეხმაროს მანქანათმცოდნეობის ოპერაციების გაუმჯობესებაში. MLO-ებს შეუძლიათ დააჩქარონ განლაგება, გაამარტივონ მონაცემთა შეგროვება და გამართვა და გააუმჯობესონ თანამშრომლობა ინჟინრებსა და მონაცემთა მეცნიერებს შორის.
იმისათვის, რომ აირჩიოთ MLOps ინსტრუმენტი, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება თქვენს საჭიროებებს, ამ პოსტში განხილულია 10 პოპულარული MLOps გადაწყვეტა, რომელთა უმეტესობა ღია წყაროა.
დატოვე პასუხი