Liigu sisu juurde
Võtke ühendust
Insener tahvelarvutiga kõndimas sinistes indikaatortuledes serveririiulite vahel

Andmed ja tehisintellekt

MLOps-teenused

Viige oma masinõppemudelid tootmisse ja hoidke need seal täpsed. Automatiseeritud töövood, seire ja ümberõppe seab üles asutajate juhitud meeskond ning tööd juhib vaneminsener.

Rääkige asutajatega

Mida Authecti MLOps-teenused teile annavad

MLOps (masinõppe operatsioonid) rakendab DevOpsi põhimõtteid masinõppele. See toob kokku andmeteaduse, andmetehnika ja tarkvaraarenduse, et mudelid jõuaksid katsetusest kiiresti tootmisse ja töötaksid seal ka edaspidi hästi.

Lühendame teed paljulubavast mudelist töökindla teenuseni, automatiseerides sammud, mida teie meeskond praegu käsitsi teeb: andmete ettevalmistamise, treenimise, testimise, juurutamise ja tulemuste kontrolli. Vähem käsitööd tähendab vähem vigu ja palju lühemat ootamist idee ja väljalaske vahel.

Kuna meie väikeses meeskonnas on koos nii DevOps kui ka andmeteadus, saavad teie mudelid skaleeruda päris koormuse all taristul, mis on mõõdetud nende tegelike vajaduste järgi. Iga lahendust juhib vaneminsener ning töövood, registrid ja pilvekontod kuuluvad teile esimesest päevast.

Teenuse kasu

Kuidas MLOps teie ettevõtet aitab

  1. 01

    Lühemad mudeliarenduse tsüklid

    Koodi, andmete ja mudelite CI/CD töövood kaotavad üleandmised, mis meeskondi aeglustavad. Nii saavad teie andmeteadlased kiiresti katsetada ja täiendused valmis päevadega, mitte kuudega.

  2. 02

    Töökindel jõudlus ka suures mahus

    Automaatne valideerimine kontrollib iga uut mudelit enne, kui see vana välja vahetab, ja teenindav taristu skaleerub vastavalt nõudlusele. Nii püsib jõudlus ühtlane ka kasutuse kasvades.

  3. 03

    Parem tasuvus masinõppest

    Tasuvad end ära need mudelid, mis jõuavad tootmisse ja jäävad täpseks. MLOps sulgeb lõhe hea katsetuse ja mõõdetava äritulemuse vahel.

  4. 04

    Väiksemad taristukulud

    Õiges mõõdus treeningtööd, automaatselt skaleeruv järeldamine ja selge kulujälgimine iga mudeli kohta tähendavad, et maksate kasutatud arvutusvõimsuse eest, mitte jõudeolevate GPU-de eest.

  5. 05

    Vähem tehnilist võlga

    Versioonitud andmed, korratav treenimine ja testitud töövood asendavad haprad skriptid ja ühekordsed märkmikud. Mudeleid on lihtsam hooldada ja üle anda.

  6. 06

    Tõendatav juhtimine

    Iga tootmises oleva mudeli kohta on olemas kirje andmetest, koodist ja parameetritest, millega see loodi. See teeb auditid, ülevaatused ja tagasipööramised lihtsaks.

Kuidas töötame

Kuidas teostame MLOpsi algusest lõpuni

Olgu teil üks mudel märkmikus või terve portfell juba tootmises, töötame neljas etapis ja igaühel on selge, nähtav tulemus.

  • Taristu analüüs

    Vaatame üle teie praeguse taristu, andmeallikad, mudelid ja meeskonna töökorralduse koos teie ärieesmärkidega. Seejärel lepime koos kokku, kus automatiseerimine annab kõige rohkem kasu esimesena.

  • ML-arhitektuuri kavandamine

  • Töövood tootmises

  • Seire ja optimeerimine

Kaks inseneri töötamas avatud kontoris pika monitoridega laua taga hämaruses

Kas olete valmis, et teie masinõppemudelid töötaksid tootmises töökindlalt?

Võtke meiega ühendust

Mis on hinnas

Mida meie MLOps-protsess hõlmab

MLOps hõlmab mudeli kogu elukaart, mitte ainult juurutamist. Töötame kolmes etapis ja võite alustada sellest, mis teid praegu kõige rohkem pidurdab.

Iga etapp lõpeb millegi konkreetsega: kokkulepitud kasutusjuhtude nimekirja, testitud mudeli või iseseisvalt töötava töövooga.

Kavandamine

  • Nõuete analüüs

    Ärieesmärkide sõnastamine mõõdetavateks nõueteks täpsuse, kiiruse, kulu ja seletatavuse kohta.

  • Kasutusjuhtude prioriseerimine

    Võimalike kasutusjuhtude järjestamine väärtuse ja teostatavuse järgi, et esimene tootmisse jõudev mudel oleks oluline.

  • Andmete kättesaadavuse kontroll

    Kinnitus, et mudelile vajalikud andmed on olemas, piisavalt head ning neile pääseb ligi töökindlalt ja seaduslikult.

Mudeli arendus

  • Andmetehnika

    Korratavad töövood, mis koguvad, puhastavad ja versioonivad andmed, millel iga mudel treenib ja ennustab.

  • Mudelitehnika

    Testitud, korratav ja jälgitav treeningkood, et iga tulemust saaks hiljem uuesti luua.

  • Testimine ja valideerimine

    Täpsuse, õiglaste tulemuste ja äärmusjuhtude kontroll eraldi hoitud andmete peal enne mudeli heakskiitmist.

Käitus

  • Mudelite juurutamine

    Mudelite teenindamine API-de, partiitööde või sisseehitatud komponentidena, koos versioonimise ja turvaliste väljalasetega.

  • CI/CD töövood

    Koodi, andmete ja mudelite automaatne ehitamine, testimine ja väljalase iga muudatuse korral.

  • Seire ja päästikud

    Hoiatused triivi ja jõudluse kohta ning automaatne ümberõpe, kui kokkulepitud piirmäärad ületatakse.

MLOpsi tasemed

MLOpsi küpsuse kolm taset

Enamik meeskondi alustab esimeselt tasemelt ja see on täiesti normaalne. Aitame teil liikuda edasi vaid nii kaugele, kui teie mudelid vajavad, sest täielik automatiseerimine tasub mõne mudeli puhul end ära, teiste puhul aga on liigne.

  1. 01

    Tase 0: käsitsi juurutamine

    Iga samm andmeanalüüsist treenimise ja juurutamiseni tehakse käsitsi. Esimese mudeli puhul see toimib, kuid väljalasked on aeglased, raskesti korratavad ja sõltuvad inimesest, kes mudeli ehitas.

  2. 02

    Tase 1: automaatne ümberõpe

    Tootmisse juurutatakse kogu treeningtöövoog, mitte ainult mudel. Uued andmed käivitavad ümberõppe ja valideerimise automaatselt, nii et mudel püsib ajakohane ilma käsitööta.

  3. 03

    Tase 2: CI/CD töövoogudele

    Ka töövoo enda muudatused ehitatakse, testitakse ja lastakse välja automaatselt. Andmeteadlased saavad uusi ideid katsetada ning neid turvaliselt ja sageli välja lasta, sest nende taga on terviklik masinõppe tarnesüsteem.

Miks Authect

Miks valida MLOpsi partneriks Authect

  1. 01

    DevOps ja andmeteadus ühes meeskonnas

    Meie insenerid mõistavad nii mudeleid kui ka taristut, millel need töötavad. Nii ei lähe midagi kaduma andmeteadlaste ja nende töö juurutajate vahel.

  2. 02

    Tugi kogu elukaare vältel

    Andmete ettevalmistamisest ja mudelite ehitamisest juurutamise ja seireni: võtame enda peale masinõppe elukaare mis tahes osa või kogu selle.

  3. 03

    Juhib vaneminsener

    Iga MLOps-lahenduse kavandab ja seda juhib vaneminsener ning asutajad on kaasas esimesest vestlusest. Suhtlete otse nendega, kes lahendust ehitavad, mitte kunagi müügimehega.

  4. 04

    Ei mingit lukustust

    Töövood, mudelite registrid ja taristu koodina on teie kontodel esimesest päevast. Need põhinevad laialt kasutatavatel avatud tööriistadel, mida teie meeskond saab käitada ka ilma meieta.

Insener seismas linnavaatega akna ees, laual avatud sülearvuti

Sisseehitatud

Mida me teie mudelite ümber üles seame

Ükskõik millist taset te sihite, need on ehitusplokid, mille me üles seame ja dokumenteerime, et teie mudelid oleksid korratavad, jälgitavad ja turvaliselt muudetavad.

  • Katsete jälgimine

    Iga treeningkäik salvestatakse koos andmete, koodi, parameetrite ja tulemustega, nii et parima mudeli leiab ja taasloob kergesti.

  • Mudelite register

    Üks koht heakskiidetud mudeliversioonidele, koos etappide, vastutajate ja selge ajalooga selle kohta, mis on kasutusel.

  • Andmete versioonimine

    Iga mudeliga seotud treeningandmete hetktõmmised, et saaksite alati vastata, millistest andmetest ennustus pärines.

  • Tunnuste töövood

    Ühine, testitud tunnuste loogika nii treenimiseks kui ka reaalajas ennustusteks, mis väldib märkamatuid lahknevusi.

  • Automaattestimine

    Andmekvaliteedi, mudeli täpsuse ja API käitumise kontroll iga muudatuse korral, enne kui miski kasutajateni jõuab.

  • Turvalised väljalasked

    Varju-, canary- ja A/B-väljalasked, mis võrdlevad uut mudelit vanaga enne, kui see üle võtab.

  • Triivi ja jõudluse seire

    Töölauad ja hoiatused sisendite triivi, täpsuse, latentsuse ja vigade kohta, et probleemid tuleksid välja enne, kui need teile maksma lähevad.

  • Kulude nähtavus

    Treenimise ja järeldamise kulud jälgitakse iga mudeli kohta ning automaatne skaleerimine hoiab kulutused kasutusega kooskõlas.

Artiklid

KKK

MLOpsi korduma kippuvad küsimused

Mis on MLOps?

MLOps (masinõppe operatsioonid) on tavade kogum, mis toob DevOpsi põhimõtted masinõppesse. See ühendab andmetehnika, andmeteaduse ja tarkvaraarenduse, et mudeleid saaks treenida, testida, juurutada, jälgida ja ümber õpetada töökindlalt ja korratavalt, mitte käsitsi.

Mille poolest erineb MLOps DevOpsist?

DevOps automatiseerib koodi ehitamise, testimise ja väljalaske. MLOps teeb sama koodi, andmete ja mudelitega korraga ning lisab masinõppele omased osad: katsete jälgimise, treeningandmete versioonimise, mudeli täpsuse valideerimise ja triivi jälgimise pärast mudeli kasutuselevõttu.

Kas vajame MLOpsi, kui meil on ainult üks või kaks mudelit?

Sageli tasub kergem versioon end ära. Ka üks tootmises olev mudel võidab korratavast treenimisest, automaattestidest ja põhilisest seirest. Aitame teil üles seada selle, mida teie mudelid täna vajavad, ja lisame automatiseerimist alles siis, kui see hakkab end ära tasuma.

Milliseid tööriistu te MLOpsi jaoks kasutate?

Kasutame laialt levinud ja hästi toetatud tööriistu, nagu MLflow, Airflow, Docker ja Kubernetes, ning lisaks AWS-i, Microsoft Azure'i ja Google Cloudi masinõppeteenuseid. Kui teil on tööriistad juba olemas, ehitame nende peale.

Rääkige meile, mida te ehitate. Asutaja vastab ühe tööpäeva jooksul ja ehitab selle koos teiega.

Lisame teie andmed oma CRM-i, et saaksime teiega teie päringu osas ühendust võtta. Lisateavet leiate meie privaatsuspoliitikast.