MLOps - Think Leaders ဖြင့် သင့် Buck အတွက် အကြီးမားဆုံး လုပ်ငန်း AI Bang ကို ရယူလိုက်ပါ။

ဖောက်သည်အောင်မြင်မှုနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌ Victor Thu၊ Datatron.

စစ်တမ်းကောက်ယူမှုတစ်ခု Gartner မှ 2020 ခုနှစ်နှောင်းပိုင်းတွင် ဖြေဆိုသူ 75% သည် လာမည့်နှစ်တွင် AI ပဏာမခြေလှမ်းသစ်များကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် သို့မဟုတ် စတင်ရန် စီစဉ်ထားကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ Gartner မှ လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် AI ပဏာမခြေလှမ်းများကို ထုတ်လုပ်မှုသို့ ပြောင်းရွှေ့ရာတွင် အရေးပါဆုံးသော ရုန်းကန်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ အဆိုပါအဖွဲ့အစည်းများ၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို လုပ်ငန်းတန်ဖိုးသို့ ပြန်လည်ချိတ်ဆက်ရန် မစွမ်းဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ထို့အပြင် AI/ML ပရောဂျက်အများစုသည် ကျရှုံးမည်ဟု ကျယ်ပြန့်စွာ ခန့်မှန်းထားသည်။ ပြီးတော့ အဲဒီအချက်က ဒီရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေအပေါ် ထိပ်တန်းကနေ ဝယ်ယူဝင်ရောက်ဖို့ ပိုခက်ခဲစေနိုင်ပါတယ်။ ဤနေရာတွင် MLOps – Machine Learning Operations – အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည်။

လက်ရှိ ML အခင်းအကျင်း

Machine Learning သည် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် နက်နဲသော အလားအလာများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း လက်တွေ့မှာ ထိုဖြစ်နိုင်ခြေများဆီသို့ ရောက်ရန်မှာ စျေးကြီးပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ML ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် စိတ်ဝင်စားမှု မြင့်မားနေသော်လည်း အမှန်တကယ် ထုတ်လုပ်မှု အကောင်အထည်ဖော်မှုမှာ နည်းပါးနေသေးသည်။ ထုတ်လုပ်မှုတွင်ဖြေရှင်းချက်ယူဆောင်လာရခြင်း၏အဓိကအခက်အခဲမှာ မော်ဒယ်များ၏အရည်အသွေးမဟုတ်သော်လည်း၊ ကုမ္ပဏီများကိုခွင့်ပြုရန်အခြေခံအဆောက်အအုံမရှိခြင်းမှာသာဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝစက်ဝိုင်းသည် သမားရိုးကျဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝသံသရာနှင့် အခြေခံအားဖြင့် ကွဲပြားပါသည်။ လွန်ခဲ့သော အနှစ် 20 အတွင်း လူအများစုသည် သမားရိုးကျဆော့ဖ်ဝဲကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှ ထုတ်လုပ်ခြင်းအထိ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်များကို အများစုမှာ ရှာဖွေခဲ့ကြသည်။ အက်ပ်ကို ကောင်းမွန်စွာလည်ပတ်နိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် ကွန်ပျူတာ၊ အလယ်တန်းဆော့ဖ်ဝဲ၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု၊ သိုလှောင်မှုနှင့် အခြားအရာများကို နားလည်သဘောပေါက်ကြသည်။

ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ အများစုသည် machine learning development lifecycle (MLLC) အတွက် တူညီသော software development lifecycle (SDLC) ကို အသုံးပြုရန် ကြိုးစားနေကြသည်။ သို့သော် ML သည် သိသာထင်ရှားသော ပါရာဒိုင်းအပြောင်းအရွှေ့တစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံအဆောက်အအုံ ခွဲဝေချထားပေးခြင်းများသည် ထူးခြားသည်။ ဘာသာစကားများနှင့် ဘောင်များသည် ကွဲပြားသည်။

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အတွင်း အတော်လေး လျင်မြန်စွာ ဖန်တီးနိုင်သော်လည်း အဆိုပါမော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုတွင် ဆိတ်ကွယ်နေသော လုပ်ငန်းစဉ်များကြောင့် ခြောက်လမှ ကိုးလအထိ ကြာနိုင်သည်၊ အဖွဲ့များကြား အဆက်ဖြတ်မှုများ၊ ရှိနှင့်ပြီးသား အပလီကေးရှင်းသို့ ML မော်ဒယ်များကို ကိုယ်တိုင်ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ဇာတ်ညွှန်းရေးခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များ .

၎င်းကို ထုတ်လုပ်ပြီးသည်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို စောင့်ကြည့်ထိန်းချုပ်ရန်မှာလည်း ခက်ခဲသည်။ ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် ဖန်တီးထားသော ML မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့ ရည်ရွယ်ထားသည့်အတိုင်း ထုတ်လုပ်သည့်ပုံစံအတိုင်း လုပ်ဆောင်မည်ကို အာမခံချက်မရှိပါ။ ပြီးတော့ အဲဒီနောက်ကွယ်မှာ ကွဲပြားတဲ့အချက်တွေ အများကြီးရှိပါတယ်။

MLO ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း ထုတ်လုပ်မှုတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် မှားသွားနိုင်သည်။ IT/DevOps သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ရန် ကြိုးပမ်းသောအခါ၊ ဤအဖွဲ့များသည် ကိုယ်တိုင် script နှင့် မတူညီသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များကို မကြာခဏ အပ်ဒိတ်လုပ်နေပြီး မော်ဒယ်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်တိုင်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုတွင် မော်ဒယ်များ ပိုများလာပြီး ဤမော်ဒယ်များ၏ ကွဲပြားခြားနားသော ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ဆောင်လာသောအခါ၊ ၎င်းတို့ကို ခြေရာခံခြင်းသည် ကြီးမားသော ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ကြီးမားသောပြဿနာများထဲမှတစ်ခုမှာ၊ ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသည့်ကိရိယာများသည် အချင်းချင်းကြားတွင် ကွဲလွဲနေသော codebase များနှင့် frameworks များ၏ ပြဿနာကို မဖြေရှင်းဘဲ ဖြစ်နေတတ်သည်။ ၎င်းသည် အခြားပြဿနာများကြားတွင် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ဖြုန်းတီးမှုဖြစ်စေသည့် ပြဿနာများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ယနေ့ခေတ် အသင်းအများစုသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် ခြေရာခံခြင်းနှင့် ဗားရှင်းတင်ခြင်းအတွက် ရုန်းကန်နေရပါသည်။

MLOps သည် ထုတ်လုပ်မှု ML ဘဝစက်ဝန်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများအကြား ပိုင်းခြားမှုကို ပေါင်းကူးပေးသည် - အခြေခံအားဖြင့် DevOps စည်းမျဉ်းများကို ML ပေးပို့ခြင်းတွင် အခြေခံအားဖြင့် အသုံးပြုခြင်း။ ၎င်းသည် ML-based ဖြေရှင်းချက်များအတွက် စျေးကွက်ရှာဖွေရန် အချိန်ပိုမြန်စေသည်၊ ပိုမိုမြန်ဆန်သော စမ်းသပ်မှုနှုန်းနှင့် အရည်အသွေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို အာမခံပါသည်။

သမားရိုးကျ SDLC မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည် တစ်နှစ်လျှင် ML မော်ဒယ်တစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး နာကျင်ကိုက်ခဲမှုနှင့် အလွန်အမင်း စွမ်းဆောင်ရည် ကင်းမဲ့စွာဖြင့် ရရှိနိုင်သည်။ သို့သော် MLOps ဖြင့် သင်သည် အတိုင်းအတာ လုပ်နိုင်သောကြောင့် ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းနိုင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အလားအလာရှိသော ဖောက်သည်များကို ပစ်မှတ်ထားရန်၊ ပိုမိုသက်ဆိုင်သော ဖောက်သည်များကို ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် ထိရောက်မှုမရှိမှုများကို ရှာဖွေရန်နှင့် မြှင့်တင်ရန် ဤမော်ဒယ်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ သင်သည် တိုးတက်မှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထုတ်နိုင်သည်၊ နောက်ဆုံးတွင် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် အမြတ်ကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။

MLOps အောင်မြင်မှု၏ အစိတ်အပိုင်းများ

MLOps သည် ငွေကျည်ဆန်မဟုတ်ပါ။ သင့်တွင် သင့်လျော်သော အခြေခံအုတ်မြစ်ရှိရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များကို သိရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။ MLOs ဖြင့် အောင်မြင်ရန်၊ အဓိက တာဝန်နှစ်ခုကို အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်သည်။ ပထမတစ်ခုကတော့ မတူညီတဲ့ အခန်းကဏ္ဍတွေကို နားလည်ဖို့ပါပဲ။ သင့်တွင် မှန်ကန်သော၊ မတူကွဲပြားသော အရည်အချင်းများနှင့် ဝန်ထမ်းများကို နေရာပေးထားကြောင်း သေချာစေရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများကို တစ်ဦးတည်းအဖြစ် မဆက်ဆံပါနှင့်။ နှစ်မျိုးလုံး လိုအပ်သော်လည်း ရောနှောရန် လိုအပ်ပါသည်။

သတိထားရမည့်အချက်မှာ အားလုံးကို DIY လုပ်ရန် မကြိုးစားပါနှင့်။ MLOps သည် ML အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့ကြီးများ လိုအပ်ပြီး လုပ်သားအင်အားလည်း ပေါများပါသည်။ သင်လိုအပ်သည်များကို တွေးဆပြီး ချဉ်းကပ်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေရန်နှင့် လိုအပ်သော သီးသန့်လူအရေအတွက်ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် ကိရိယာများကို ကြည့်ရှုရန် အရေးကြီးပါသည်။

ယုံကြည်မှုအပြည့်နဲ့ ရှေ့ဆက်လိုက်ပါ။

လုပ်ငန်း AI ပရောဂျက်များ၏ ထက်ဝက်နီးပါးသည် ကျရှုံးရန် ရည်မှန်းထားကြောင်း စက်မှုလေ့လာသူများက ခန့်မှန်းကြသည်။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ ယဉ်ကျေးမှုအပါအဝင် ထိုသို့သောပျက်ကွက်ရခြင်းအကြောင်းရင်းများစွာရှိသည်။ သို့သော် အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ ပရောဂျက်ကို ပံ့ပိုးရန် သင့်လျော်သောနည်းပညာမရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ MLOps သည် အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ AI/ML ပရောဂျက်များတွင် အောင်မြင်မှုရရှိစေရန် ကူညီပေးရာတွင် အလွန်အသုံးဝင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အပြိုင်အဆိုင်လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။