MLOps - تھاٹ لیڈرز کے ساتھ اپنے پیسے کے لیے سب سے بڑا انٹرپرائز AI Bang حاصل کریں۔

وکٹر تھو کی طرف سے، کسٹمر کامیابی اور آپریشنز کے نائب صدر، ڈیٹاٹرون.

ایک سروے بذریعہ گارٹنر 2020 کے آخر میں پتہ چلا کہ 75% جواب دہندگان نے آنے والے سال میں نئے AI اقدامات کو جاری رکھنے یا شروع کرنے کا منصوبہ بنایا ہے۔ اسی وقت، گارٹنر کے تجزیہ کاروں نے یہ بھی پایا کہ AI اقدامات کو پیداوار میں منتقل کرنے کے ساتھ سب سے اہم جدوجہد ان تنظیموں کے لیے ان سرمایہ کاری کو دوبارہ کاروباری قدر سے جوڑنے میں ناکامی ہے۔

مزید یہ کہ یہ بڑے پیمانے پر اندازہ لگایا گیا ہے کہ AI/ML پروجیکٹس کی اکثریت ناکام ہو جائے گی۔ اور یہ حقیقت ان سرمایہ کاری پر اوپر سے خریداری حاصل کرنا اور بھی مشکل بنا سکتی ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں MLOps – مشین لرننگ آپریشنز – کلیدی کردار ادا کر سکتے ہیں۔

موجودہ ML لینڈ اسکیپ

مشین لرننگ تنظیموں کے لیے گہرے امکانات پیش کرتی ہے، لیکن حقیقت یہ ہے کہ ان امکانات کو حاصل کرنا مہنگا اور وقت طلب ہو سکتا ہے۔ لہذا، جبکہ ایم ایل کو لاگو کرنے میں دلچسپی زیادہ ہے، اصل پیداوار پر عمل درآمد کم ہے۔ پروڈکشن میں حل لانے کی سب سے بڑی رکاوٹ ماڈلز کا معیار نہیں ہے، بلکہ کمپنیوں کو ایسا کرنے کی اجازت دینے کے لیے بنیادی ڈھانچے کی کمی ہے۔

مشین لرننگ کے لیے ڈیولپمنٹ لائف سائیکل بنیادی طور پر روایتی سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے لائف سائیکل سے مختلف ہے۔ پچھلے 20 سالوں میں، لوگوں نے، زیادہ تر حصے کے لیے، یہ معلوم کیا ہے کہ روایتی سافٹ ویئر کو ترقی سے پیداوار تک جانے میں کیا ضرورت ہے۔ وہ کمپیوٹ، مڈل ویئر، نیٹ ورکنگ، اسٹوریج اور دیگر عناصر کو سمجھتے ہیں جو اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ایپ اچھی طرح چل رہی ہے۔

بدقسمتی سے، زیادہ تر مشین لرننگ ڈویلپمنٹ لائف سائیکل (MLLC) کے لیے وہی سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ لائف سائیکل (SDLC) استعمال کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ تاہم، ML ایک اہم پیرا ڈائم شفٹ ہے۔ انفراسٹرکچر کی تقسیم منفرد ہے۔ زبانیں اور فریم ورک مختلف ہیں۔

مشین لرننگ ماڈلز نسبتاً تیزی سے چند ہفتوں میں بنائے جا سکتے ہیں، لیکن ان ماڈلز کو پروڈکشن میں لانے کے عمل میں چھ سے نو ماہ تک کا وقت لگ سکتا ہے کیونکہ سائلڈ پروسیسز، ٹیموں کے درمیان رابطہ منقطع ہو جانا، اور ایم ایل ماڈلز کو دستی طور پر ترجمہ اور اسکرپٹ کرنا موجودہ ایپلیکیشن میں .

مشین لرننگ کے ماڈلز کی پیداوار میں آنے کے بعد ان کی نگرانی کرنا اور ان پر حکومت کرنا بھی مشکل ہے۔ اس بات کی کوئی گارنٹی نہیں ہے کہ لیب میں بنائے گئے ML ماڈلز اسی طرح چلیں گے جس طرح وہ پیداوار میں چاہتے ہیں۔ اور اس کے پیچھے کئی مختلف عوامل ہو سکتے ہیں۔

MLOps کے فوائد

جب پروڈکشن میں مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی کی بات آتی ہے، جیسا کہ ذکر کیا گیا ہے، تو بہت کچھ غلط ہو سکتا ہے۔ جب IT/DevOps مشین لرننگ ماڈلز کو چلانے کی کوشش کرتے ہیں، تو ان ٹیموں کو دستی طور پر مختلف عملوں کو اسکرپٹ اور خودکار بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان ماڈلز کو اکثر اپ ڈیٹ کیا جا رہا ہے، اور جب بھی ماڈلز کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے، پورا عمل دہرایا جاتا ہے۔

جب کسی تنظیم کے پاس زیادہ سے زیادہ ماڈلز ہوتے ہیں اور ان ماڈلز کی مختلف تکرار ہوتی ہے، تو ان پر نظر رکھنا ایک بہت بڑا مسئلہ بن جاتا ہے۔ ایک بڑا مسئلہ یہ ہے کہ اکثر، وہ جو ٹولز استعمال کر رہے ہیں وہ مختلف کوڈ بیسز اور فریم ورک کے ایک دوسرے سے جڑے ہونے کے مسئلے کو حل نہیں کرتے ہیں۔ یہ مسائل کا باعث بن سکتا ہے، جس کے نتیجے میں دیگر مسائل کے علاوہ وقت اور وسائل ضائع ہوتے ہیں۔ آج زیادہ تر ٹیمیں ٹریکنگ اور ورژننگ کے ساتھ بھی جدوجہد کرتی ہیں کیونکہ وہ اپنے ماڈل کو اپ ڈیٹ کرتی ہیں۔

MLOps پروڈکشن ML لائف سائیکلز کو منظم کرنے کے لیے ڈیٹا سائنس اور آپریشنز کے درمیان تقسیم کو ختم کرنے میں مدد کرتا ہے – بنیادی طور پر ML ڈیلیوری پر DevOps اصولوں کا اطلاق کرنا۔ اس سے ML پر مبنی حل کے لیے مارکیٹ میں تیز وقت، تجربہ کی تیز رفتار شرح، اور معیار اور وشوسنییتا کی یقین دہانی۔

روایتی SDLC ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے، ہو سکتا ہے کہ آپ ایک یا دو ML ماڈلز ایک سال میں، بہت تکلیف اور انتہائی ناکارہ ہونے کے ساتھ کروا سکیں۔ لیکن MLOps کے ساتھ، آپ پیمانے کر سکتے ہیں، تاکہ آپ متعدد مسائل کو حل کر سکیں۔ آپ ان ماڈلز کا استعمال ممکنہ کلائنٹس کو بہتر طریقے سے ہدف بنانے، مزید متعلقہ گاہکوں کو تلاش کرنے یا ناکاریوں کو تلاش کرنے اور بہتر بنانے کے لیے کر سکتے ہیں۔ آپ بہت تیزی سے بہتری لانے کے قابل ہیں، بالآخر پیداواریت اور منافع کو بہتر بناتے ہیں۔

MLOps کی کامیابی کے عناصر

MLOps چاندی کی گولی نہیں ہے۔ آپ کو ابھی بھی مناسب بنیادوں کی ضرورت ہے اور اس کے کام کرنے کے لیے بہترین طریقوں کو جاننا چاہیے۔ MLOps کے ساتھ کامیاب ہونے کے لیے، آپ کو دو بنیادی فرائض پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔ سب سے پہلے مختلف کرداروں کو سمجھنا ہے۔ آپ کو یہ یقینی بنانے کی ضرورت ہے کہ آپ کے پاس صحیح، متنوع مہارتوں اور ملازمین کا مجموعہ ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں اور مشین لرننگ انجینئرز کو ایک جیسا نہ سمجھیں۔ دونوں ضروری ہیں، لیکن آپ کو ایک مرکب کی ضرورت ہے.

ذہن میں رکھنے کی دوسری چیز یہ ہے کہ یہ سب DIY کرنے کی کوشش نہ کریں۔ ایم ایل او پیز محنتی بھی ہیں، جس کے لیے ایم ایل انجینئرز کی بڑی ٹیموں کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ضروری ہے کہ آپ کو جس چیز کی ضرورت ہے اس کے بارے میں سوچیں اور ان ٹولز کو دیکھیں جو آپ کو نقطہ نظر کو آسان بنانے اور ضرورت مند لوگوں کی تعداد کو ہموار کرنے میں مدد کے لیے دستیاب ہیں۔

اعتماد کے ساتھ آگے بڑھنا

صنعت کے تجزیہ کاروں کا اندازہ ہے کہ تقریباً نصف انٹرپرائز AI پروجیکٹس کا ناکام ہونا مقدر ہے۔ اس طرح کی ناکامی کی کئی وجوہات ہیں جن میں ایک تنظیم کا کلچر بھی شامل ہے۔ لیکن ایک بنیادی وجہ اس منصوبے کی حمایت کے لیے مناسب ٹیکنالوجی کا فقدان ہے۔ MLOps تنظیموں کو ان کے AI/ML پروجیکٹس میں کامیابی حاصل کرنے میں مدد کرنے کے لیے ایک انتہائی مفید ٹول ہے، جس کے نتیجے میں مسابقتی کاروباری فائدہ ہوتا ہے۔