"Makine öğrenimi" ve "bilgi teknolojisi operasyonlarının" bir bileşiği olan MLOps, makine öğrenimi algoritmalarını üretmek amacıyla veri bilimcileri ve BT uzmanları arasındaki işbirliğini içeren daha yeni bir disiplindir. Bu tür çözümlere yönelik pazarın 350 yılına kadar yeni oluşan 4 milyon dolardan 2025 milyar dolara çıkması bekleniyor. göre Cognilytica'ya. Ancak bazı nüanslar MLOps'un uygulanmasını zorlaştırabilir. A anket NewVantage Partners tarafından yapılan bir araştırma, önde gelen kuruluşların yalnızca %15'inin yapay zeka yeteneklerini herhangi bir ölçekte üretime kullandığını tespit etti.

Yine de MLOps'un iş değeri göz ardı edilemez. Sağlam bir veri stratejisi, kuruluşların, kısmen makine öğrenimi teknolojilerini sık sık oluşturup test ederek ve bunları üretime sunarak değişen koşullara yanıt vermesini sağlar. MLOps, temel olarak önceki operasyonel uygulamaları yakalamayı ve genişletmeyi, aynı zamanda bu uygulamaları makine öğreniminin benzersiz zorluklarını yönetecek şekilde genişletmeyi amaçlamaktadır.

MLOps nedir?

DevOps, veri mühendisliği ve makine öğreniminin kesişme noktasında doğan MLOps, DevOps'a benzer ancak uygulama açısından farklılık gösterir. MLOps farklı beceri gruplarını birleştirir: algoritmalar, matematik, simülasyonlar ve geliştirici araçları konusunda uzmanlaşmış veri bilimcilerinin becerileri ile yükseltmeler, üretim dağıtımları, kaynak ve veri yönetimi ve güvenlik gibi görevlere odaklanan operasyon yöneticilerinin becerileri.

MLOps'un hedeflerinden biri, yeni modelleri ve algoritmaları kesintiye uğramadan sorunsuz bir şekilde kullanıma sunmaktır. Üretim verileri beklenmeyen olaylar nedeniyle değişebileceğinden ve makine öğrenimi modelleri daha önce görülen senaryolara iyi yanıt verdiğinden, sık sık yapılan yeniden eğitim ve hatta sürekli çevrimiçi eğitim, optimal ve optimal olmayan tahmin arasındaki farkı yaratabilir.

Tipik bir MLOps yazılım yığını, veri kaynaklarının ve bunlardan oluşturulan veri kümelerinin yanı sıra geçmişleri ve öznitelikleriyle etiketlenmiş yapay zeka modellerinden oluşan bir havuzu da kapsayabilir. MLOps operasyonlarına sahip kuruluşlar, bu işlerin yürütülmesini kolaylaştırmak için veri kümelerini, modelleri, deneyleri ve genellikle Kubernetes'i temel alan yazılım kapsayıcılarını yöneten otomatik işlem hatlarına da sahip olabilir.

At Nvidia, işleri dahili altyapı üzerinde yürüten geliştiricilerin, MLOps'un en iyi uygulamalarına bağlı kaldıklarını garanti etmek için kontroller yapması gerekir. İlk olarak, AI uygulamaları için gerekli olan kitaplıkları ve çalışma sürelerini birleştirmek için her şeyin bir kapsayıcıda çalışması gerekir. Jobs'ın aynı zamanda onaylanmış bir mekanizmayla konteynerleri başlatması ve birden fazla sunucuda çalışması, ayrıca potansiyel darboğazları ortaya çıkarmak için performans verilerini göstermesi gerekiyor.

MLOps'u benimseyen başka bir şirket, yazılım başlangıcı Yeşil Akım, kod bağımlılığı yönetimini ve makine öğrenimi model testini geliştirme iş akışlarına dahil eder. GreenStream, model eğitimini ve değerlendirmesini otomatikleştirir ve insanları döngünün içinde tutarken her modeli dağıtmak ve sunmak için tutarlı bir yöntemden yararlanır.

MLOps'un uygulanması

MLOps'un içerdiği tüm unsurlar göz önüne alındığında, onu benimseyen şirketlerin sıklıkla engellerle karşılaşması şaşırtıcı değil. Veri bilimcileri, tekrarlanabilir sonuçlar için kod tabanını yönetirken hiperparametreler, parametreler ve modeller gibi çeşitli özelliklerde ince ayar yapmak zorundadır. Ayrıca, birim testi ve entegrasyon testi de dahil olmak üzere geleneksel kod testlerine ek olarak model doğrulamaya da katılmaları gerekir. Ayrıca, özellikle performansın düşme riski varsa, bir modeli yeniden eğitmek ve dağıtmak için çok adımlı bir işlem hattı kullanmak zorundalar.

Bir MLOps stratejisi formüle ederken, makine öğrenimi hedeflerini iş büyüme hedeflerinden çerçeveleyerek başlamak yardımcı olur. Genellikle KPI biçiminde gelen bu hedeflerin belirli performans ölçümleri, bütçeleri, teknik gereksinimleri vb. olabilir. Kuruluşlar buradan itibaren girdi verilerini ve bu veriler için kullanılacak model türlerini belirlemeye çalışabilir. Bunu, verilerin temizlenmesi ve ilgili özelliklerin (yani, tahminlerde bulunmak için model tarafından kullanılan değişkenlerin) seçilmesi gibi görevleri içeren veri hazırlama ve işleme takip eder.

Veri seçimi ve hazırlığının önemi abartılamaz. İçinde son Atlation anketine göre çalışanların büyük bir çoğunluğu, kuruluşlarının yapay zeka ve makine öğrenimini başarılı bir şekilde uygulamadaki başarısızlığının nedeni olarak veri kalitesi sorunlarını tespit etti. Profesyonellerin yüzde seksen yedisi, yapay zeka sistemlerinde kullanılan verilerdeki doğal önyargıların, kuruluşları için uyumluluk riskleri oluşturan ayrımcı sonuçlar ürettiğini söyledi.

Bu aşamada MLOps, model eğitimini ve deneyi kapsayacak şekilde genişletilir. Sürüm kontrolü gibi yetenekler, test boyunca değişen veri ve model niteliklerinin takip edilmesine ve modellerin dağıtılmış mimariler arasında ölçeklendirilmesine yardımcı olabilir. Makine öğrenimi hatları oluşturulduktan ve otomatikleştirildikten sonra, üretime dağıtım devam edebilir ve ardından modellerin izlenmesi, optimizasyonu ve bakımı yapılabilir.

İzleme modellerinin kritik bir parçası yönetişimdir; bu, modellerin sorumluluklarını yerine getirmesini sağlamak için kontrol önlemlerinin eklenmesi anlamına gelir. A ders çalışma Capgemini tarafından yapılan araştırma, müşterilerin ve çalışanların etik yapay zeka uygulayan kuruluşları daha fazla sadakat, daha fazla iş ve hatta onları savunma isteğiyle ödüllendireceğini, uygulamayanları ise cezalandıracağını buldu. Araştırma, konuya düşünceli bir şekilde yaklaşmayan şirketlerin hem itibar riskine maruz kalabileceğini hem de kârlılıklarına doğrudan zarar verebileceğini öne sürüyor.

MLOps'un faydaları

Özetle MLOps, veri toplama, model oluşturma, düzenleme, dağıtım, sistem durumu, tanılama, yönetişim ve iş ölçümleri dahil olmak üzere makine öğrenimi yaşam döngüsünün tamamı için geçerlidir. Başarılı bir şekilde yürütülürse MLOps, veri bilimcilerinin net bir yön ve ölçülebilir kıyaslamalarla çalışmasına olanak tanırken, iş ilgisini yapay zeka projelerinde ön plana çıkarabilir.

MLOps'u göz ardı eden şirketler bunu kendi riskleriyle yaparlar. Uygulama geliştirme konusunda yetenekli veri bilimci sıkıntısı var ve gelişen iş hedeflerine ayak uydurmak zor; iletişim boşlukları nedeniyle daha da kötüleşen bir zorluk. 2019 IDC anketine göre, üst düzey yöneticilerden gelen beceri eksiklikleri ve gerçekçi olmayan beklentiler, makine öğrenimi projelerindeki başarısızlığın en önemli nedenleridir. 2018'de Element AI tahmini yapay zeka geliştirme ve araştırma konusunda dünya çapında çalışan 22,000 doktora eğitimli araştırmacının yalnızca %25'i "teknolojiyi araştırmadan uygulamaya taşımak için ekiplerle birlikte çalışacak kadar bilgilidir."

Ayrıca modellerin sıklıkla başarmayı amaçladıklarından uzaklaştıkları da bir gerçektir. Bu başarısızlık riskinin MLOps'un bir parçası olarak değerlendirilmesi, yalnızca düzenleme amaçları açısından değil, aynı zamanda iş etkilerine karşı koruma açısından da önemli bir adımdır. Örneğin, YouTube'da yanlış bir video tavsiyesinin maliyeti, masum bir kişiyi dolandırıcılık nedeniyle işaretleyip hesabını bloke etmek veya kredi başvurularını reddetmekle karşılaştırıldığında çok daha düşük olacaktır.

MLOps'un avantajı, operasyon ekiplerini bir kuruluş içindeki en iyi uygulamalarda ön sıralara koymasıdır. Makine öğrenimi algoritmalarından kaynaklanan darboğaz, operasyonlar ve veri ekipleri arasındaki uzmanlık ve işbirliğinin daha akıllı bir şekilde paylaşılmasıyla hafifliyor ve MLOps bu döngüyü sıkılaştırıyor.