Վարձել հաստատված MLOps ինժեներների

MLOps-ը մեքենայական ուսուցման մոդելները նոթբուքերից դուրս բերելու և դրանք արտադրության մեջ հուսալիորեն գործարկելու պրակտիկա է: Այն ներառում է տեղակայում, խողովակաշարեր, տարբերակում, մոնիտորինգ, մասշտաբայնացում և վերապատրաստում, որպեսզի մոդելը շարունակի աշխատել, քանի որ տվյալները և բեռը ժամանակի ընթացքում փոխվում են: Առանց MLOps-ի, մոդելը, որը լավ է աշխատել փորձարկման ժամանակ, հաճախ կոտրվում է, շեղվում կամ դառնում է սպասարկման բեռ, երբ իրական օգտվողները կախված են դրանից: MLOps ինժեները կառուցում է ենթակառուցվածքը, որը ձեր մոդելը պահում է հուսալի, դիտարկելի և հեշտ թարմացվող:

Դուք կարող եք պատվիրել մոդելի տեղակայում և սպասարկում, ուսուցում և եզրակացության խողովակաշարեր, CI/CD ML-ի համար, մոնիտորինգ և շեղումների հայտնաբերում, կոնտեյներացում Docker-ի և Kubernetes-ի հետ, ֆունկցիոնալ պահեստներ, մոդելների գրանցամատյաններ և տարբերակում, ավտոմատ մասշտաբավորում, ամպային և եզրային տեղակայում և ավտոմատ վերապատրաստում: Ինժեներները կարող են իրականացնել միանվագ տեղակայում, կառուցել ձեր ամբողջ ML հարթակը կամ պահպանել և բարելավել առկա ենթակառուցվածքը։

Արժեքը կախված է ձեր ստեկի բարդությունից, քանի մոդել եք տեղակայում, ձեր մասշտաբից և աշխատաժամանակի կարիքներից, և արդյոք ներառված է շարունակական սպասարկումը: Մեկ մոդելի տեղակայումը API-ի հետևում շատ ավելի էժան է, քան ամբողջական ML հարթակի կառուցումը խողովակաշարերով, մոնիտորինգով և ավտոմատ մասշտաբավորմամբ: Zinn Hub-ում յուրաքանչյուր ինժեներ սահմանում է իր սեփական դրույքաչափերը և հրապարակում հստակ փաթեթներ, այնպես որ դուք կարող եք համեմատել շրջանակը և գինը նախքան պարտավորվելը, առանց թաքնված հարթակի վճարների ձեր առաջին պատվերների համար:

Ընդհանուր գործիքները ներառում են Docker և Kubernetes կոնտեյներացման համար, MLflow, Kubeflow, Metaflow և Airflow խողովակաշարերի և հետևելու համար, և սպասարկման շրջանակներ, ինչպիսիք են BentoML, Seldon, TorchServe կամ Triton: Ինժեներները տեղակայում են AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML կամ ինքնուրույն հոսթինգով կլաստերներում և օգտագործում են մոնիտորինգի գործիքներ, ինչպիսիք են Prometheus, Grafana և Evidently: Ճիշտ ստեկը ընտրվում է ձեր ամպի, մասշտաբի և թիմի շուրջ:

Գոյություն ունեցող մոդելի պարզ տեղակայումը API-ի հետևում կարող է իրականացվել մի քանի օրում, մինչդեռ ամբողջական արտադրական կարգավորումը խողովակաշարերով, CI/CD-ով, մոնիտորինգով և ավտոմատ մասշտաբավորմամբ սովորաբար տևում է երկուսից վեց շաբաթ: Ամենամեծ գործոններն են ձեր առկա ենթակառուցվածքը, աշխատանքի ժամանակի պահանջները և ներգրավված մոդելների քանակը: Ձեր ինժեները կտրամադրի ձեզ փուլային պլան՝ նախքան աշխատանքը սկսելը, որպեսզի իմանաք, թե ինչ է առաքվում յուրաքանչյուր փուլում:

Այո։ MLOps աշխատանքի մեծ մասը սկսվում է մոդելից և միջավայրից, որոնք դուք արդեն ունեք։ Ինժեներները սովորաբար անկախ են ամպային հարթակներից և կարող են աշխատել AWS-ի, Google Cloud-ի, Azure-ի կամ ինքնուրույն հոսթինգի ենթակառուցվածքի հետ՝ տեղակայումը և խողովակաշարերը հարմարեցնելով ձեր առկա գործիքներին, այլ ոչ թե ստիպելով վերակառուցել։ Նրանք կարող են նաև խորհուրդ տալ, թե որտեղ ձեր ներկայիս կարգավորումը կհասնի սահմանների և առաջարկել փոփոխություններ, նախքան դրանք խնդիրներ դառնալը։

Յուրաքանչյուր պատվեր ապահով կերպով պահվում է հարթակի կողմից էսքրոուում և թողարկվում է միայն այն բանից հետո, երբ աշխատանքը առաքվում և հաստատվում է, այնպես որ ձեր գումարը պաշտպանված է ամբողջ ընթացքում: Յուրաքանչյուր ինժեներ ID-ով և հմտություններով ստուգվում է նախքան վաճառելը: Դուք կարող եք գաղտնիության պայմաններ համաձայնեցնել անմիջապես ձեր ինժեների հետ, և դուք վերահսկում եք, թե որ մոդելները, տվյալները և ամպային հավատարմագրերը եք կիսում և երբ:

Այո: MLOps-ի հիմնական մասը մոդելները գործարկումից հետո առողջ պահելն է: Ինժեներները կարող են կարգավորել մոնիտորինգը կատարողականի, ուշացման և տվյալների շեղման համար, ահազանգել, որպեսզի իմանաք, երբ ինչ-որ բան փոխվում է, և ավտոմատացված վերապատրաստման խողովակաշարեր, որոնք թարմացնում են մոդելը նոր տվյալների վրա: Դուք կարող եք սա սահմանել որպես սկզբնական կառուցման կամ շարունակական սպասարկման մաս, որպեսզի համակարգը շարունակի աշխատել, այլ ոչ թե աննկատորեն վատանա: