Bérelt MLOps mérnökök

Az MLOps az a gyakorlat, amikor a gépi tanulási modelleket kivesszük a jegyzetfüzetekből, és megbízhatóan futtatjuk őket éles környezetben. Lefedi a telepítést, a pipeline-okat, a verziókezelést, a monitorozást, a skálázást és az újratanítást, így a modell folyamatosan működik, ahogy az adatok és a terhelés idővel változik. MLOps nélkül egy tesztelés során jól teljesítő modell gyakran meghibásodik, elromlik vagy karbantartási teherré válik, amint a valódi felhasználók függővé válnak tőle. Egy MLOps mérnök építi ki azt az infrastruktúrát, amely megbízhatóvá, megfigyelhetővé és könnyen frissíthetővé teszi a modellt.

Megbízhatja a modell telepítését és kiszolgálását, a képzési és következtetési pipeline-okat, a CI/CD-t az ML-hez, a monitorozást és az eltolódás észlelését, a konténerizálást Dockerrel és Kubernetes-szel, a funkciótárolókat, a modellregisztereket és verziózást, az automatikus skálázást, a felhő- és peremhálózati telepítést, valamint az automatizált újraképzést. A mérnökök egyszeri telepítést végezhetnek, felépíthetik a teljes ML platformját, vagy karbantarthatják és javíthatják a meglévő infrastruktúrát.

A költség a stack komplexitásától, a telepítendő modellek számától, a skálától és az üzemidő igényeitől, valamint attól függ, hogy az folyamatos karbantartás benne van-e az árban. Egyetlen modell API mögé telepítése sokkal olcsóbb, mint egy teljes ML platform kiépítése pipeline-okkal, monitorozással és automatikus skálázással. A Zinn Hubon minden mérnök maga határozza meg az árait és egyértelmű csomagokat tesz közzé, így összehasonlíthatja a terjedelmet és az árat, mielőtt elkötelezi magát, rejtett platformdíjak nélkül az első megrendeléseknél.

A gyakori eszközök közé tartozik a Docker és a Kubernetes a konténerizáláshoz, az MLflow, a Kubeflow, a Metaflow és az Airflow a pipeline-okhoz és a nyomon követéshez, valamint a kiszolgáló keretrendszerek, mint a BentoML, a Seldon, a TorchServe vagy a Triton. A mérnökök AWS SageMakeren, Google Vertex AI-n, Azure ML-en vagy saját üzemeltetésű klasztereken telepítenek, és olyan monitoring eszközöket használnak, mint a Prometheus, a Grafana és az Evidently. A megfelelő stack-et a felhő, a méret és a csapat alapján választják ki.

Egy meglévő modell API mögötti egyszerű telepítése néhány nap alatt elkészülhet, míg egy teljes gyártási beállítás, beleértve a pipeline-okat, CI/CD-t, monitorozást és automatikus skálázást, jellemzően két-hat hetet vesz igénybe. A legnagyobb tényezők a meglévő infrastruktúra, az üzemidőre vonatkozó követelmények és az érintett modellek száma. Mérnöke a munka megkezdése előtt mérföldkőtervet ad, így tudni fogja, mi kerül átadásra az egyes szakaszokban.

Igen. A legtöbb MLOps munka egy már meglévő modellből és környezetből indul ki. A mérnökök jellemzően felhőfüggetlenek, és tudnak dolgozni AWS-sel, Google Cloud-dal, Azure-ral vagy saját üzemeltetésű infrastruktúrával, a meglévő eszközeihez igazítva a telepítést és a pipeline-okat, ahelyett, hogy újjáépítésre kényszerítenék. Tanácsot is tudnak adni, hogy a jelenlegi beállításai hol ütköznek korlátokba, és javaslatokat tehetnek a változtatásokra, mielőtt azok problémává válnának.

Minden megrendelést biztonságosan letétben tart a platform, és csak akkor szabadul fel, ha a munka elkészült és jóváhagyásra került, így pénze végig védve van. Minden mérnök személyazonossága és képességei ellenőrzésre kerülnek, mielőtt értékesíthetne. Közvetlenül megállapodhat a mérnökkel a titoktartási feltételekről, és Ön dönti el, hogy mely modelleket, adatokat és felhőbeli hitelesítő adatokat osztja meg, és mikor.

Igen. Az MLOps alapvető része a modellek egészségének megőrzése az indítás után. A mérnökök beállíthatnak teljesítmény-, késleltetés- és adatelmozdulás-figyelést, riasztásokat, hogy tudja, ha valami megváltozik, és automatizált újratanítási folyamatokat, amelyek frissítik a modellt új adatokkal. Ezt az eredeti építés részeként vagy folyamatos karbantartásként is meghatározhatja, így a rendszer folyamatosan teljesít, ahelyett, hogy csendesen romlana.