En Büyük Kurumsal AI Bangınızı MLOps ile Elde Edin – Düşünce Liderleri

Datatron’un müşteri başarısı ve operasyonlardan sorumlu başkan yardımcısı Victor Thu tarafından yazıldı.

2020’nin sonlarında Gartner tarafından yapılan bir anket, répondanların %75’inin gelecek yıl yeni AI girişimlerine başlamaya veya devam etmeye planladığını buldu. Aynı zamanda, Gartner analistleri, AI girişimlerini üretime geçirmenin en önemli zorluklarından birinin, bu yatırımları iş değerine bağlayamama olduğunu da buldu.

Daha da önemlisi, AI/ML projelerinin çoğunluğunun başarısız olacağı tahmin ediliyor. Ve bu факт, bu yatırımlar için üst düzeyden onay almak daha da zor hale getiriyor. İşte burada MLOps – Makine Öğrenimi Operasyonları – önemli bir rol oynayabilir.

Şu anki ML manzarası

Makine öğrenimi, organizasyonlar için derin olasılıklar sunar, ancak bu olasılıklara ulaşmak pahalı ve zaman alıcı olabilir. Bu nedenle, ML’yi uygulamaya ilgi yüksek olmasına rağmen, gerçek üretim uygulaması düşük kalıyor. Çözümleri üretime geçirmenin ana engeli, modellerin kalitesi değil, şirketlerin bunu yapmasına izin verecek altyapının eksikliği.

Makine öğrenimi geliştirme döngüsü, geleneksel yazılım geliştirme döngüsünden temelde farklıdır. Son 20 yıl içinde, insanlar büyük ölçüde geleneksel yazılımların geliştirme aşamasından üretime geçmesi için gerekli olan şeyleri anladılar. Uygulamanın iyi çalışması için gereken compute, middleware, networking, depolama ve diğer öğeleri anladılar.

Maalesef, çoğu kişi makine öğrenimi geliştirme döngüsü için aynı yazılım geliştirme döngüsünü (SDLC) kullanmaya çalışıyor. Ancak ML, önemli bir paradigmaya geçiştir. Altyapı tahsisleri benzersizdir. Diller ve çerçeveler farklıdır.

Makine öğrenimi modelleri birkaç hafta içinde oluşturulabilir, ancak bu modelleri üretime geçirmek altı ila dokuz ay sürebilir, çünkü süreçler bölünmüştür, ekipler arasında kopukluklar vardır ve ML modelleri mevcut uygulamalara elle çevrilir ve komut dosyası oluşturulur.

Üretimde makine öğrenimi modellerini izlemek ve yönetmek de zor. Laboratuvarda oluşturulan ML modellerinin üretimdeki davranışları garanti edilemez. Bunun arkasında several farklı faktör olabilir.

MLOps’un faydaları

Üretimde makine öğrenimi modellerini dağıtmak söz konusu olduğunda, çok şey yanlış gidebilir. IT/DevOps, makine öğrenimi modellerini operasyonel hale getirmeye çalıştığında, bu ekiplerin farklı süreçleri elle komut dosyası oluşturup otomatikleştirmesi gerekir. Bu modeller sık sık güncellenir ve her güncellemede tüm süreç tekrarlanır.

Bir organizasyonun daha fazla modeli ve bu modellerin farklı sürümleri olduğunda, bunları takip etmek büyük bir sorun haline gelir. Büyük sorunlardan biri, kullandıkları araçların, farklı kod tabanları ve çerçevelerin birbirleriyle bağlantılı olmadığını çözmemesidir. Bu, zaman ve kaynak israfı da dahil olmak üzere sorunlara yol açar. Bugün çoğu ekip ayrıca modellerini güncellerken izleme ve sürümleme ile mücadele ediyor.

MLOps, üretim ML yaşam döngüsünü yönetmek için veri bilimi ve operasyonlar arasındaki uçurumları köprüler – temel olarak ML teslimatı için DevOps ilkelerini uygular. Bu, ML tabanlı çözümler için daha hızlı pazara çıkış, daha hızlı deney yapma oranı ve kalite ve güvenilirlik garantisi sağlar.

Geleneksel SDLC modellerini kullanarak, bir veya iki ML modelini bir yıl içinde, büyük zorluklarla ve aşırı verimsizlikle gerçekleştirebilirsiniz. Ancak MLOps ile ölçeklenebilirsiniz, böylece birden fazla sorunu ele alabilirsiniz. Bu modelleri, potansiyel müşterileri daha iyi hedeflemek, daha ilgili müşteriler bulmak veya verimsizlikleri bulup iyileştirmek için kullanabilirsiniz. İyileştirmeleri çok daha hızlı bir şekilde uygulayabilirsiniz, sonunda üretkenliği ve kârı artırabilirsiniz.

MLOps başarısının unsurları

MLOps bir gümüş kurşun değildir. İşlemesi için doğru temel ve en iyi uygulamaları bilmeniz gerekir. MLOps ile başarılı olmak için iki temel görev üzerinde odaklanmanız gerekir. İlk olarak, farklı rolleri anlamak必要dır. Doğru, çeşitli beceri ve personelinizin olduğunu đảmınıza alın; veri bilimcilerini ve makine öğrenimi mühendislerini aynı olarak tedavi etmeyin. Her ikisi de gerekli, ancak bir karışımına ihtiyacınız var.

İkincisi, her şeyi kendiniz yapmaya çalışmayın. MLOps da emek yoğundur ve büyük ML mühendisleri ekipleri gerektirir. Neye ihtiyacınız olduğunu düşünün ve size yaklaşımı basitleştirmenize ve gerekli adanmış kişilerin sayısını akışlaştırmaya yardımcı olacak araçlara bakın.

Guvenle ilerlemek

Endüstri analistleri, yaklaşık yarının kurumsal AI projelerinin başarısız olacağına tahmin ediyor. Bunun several nedeni var, bunlar arasında bir organizasyonun kültürü de var. Ancak birincil neden, projeyi desteklemek için uygun teknolojinin yerinde olmaması. MLOps, organizasyonların AI/ML projelerinde başarı elde etmelerine yardımcı olan son derece faydalı bir araçtır, bu da rekabetçi iş avantajına yol açar.