Pereiti prie turinio
Susisiekite
Inžinierius su planšete eina serverių praėjimu, apšviestu mėlynomis indikatorių lemputėmis

Duomenys ir DI

MLOps paslaugos

Perkelkite savo mašininio mokymosi modelius į gamybinę aplinką ir išlaikykite jų tikslumą. Automatizuotus konvejerius, stebėseną ir pakartotinį mokymą įdiegia steigėjų vadovaujama komanda, o darbui vadovauja vyresnysis inžinierius.

Pasikalbėkite su įkūrėjais

Ką gaunate su Authect MLOps paslaugomis

MLOps (mašininio mokymosi operacijos) perkelia DevOps discipliną į mašininį mokymąsi. Ji sujungia duomenų mokslą, duomenų inžineriją ir programinės įrangos pristatymą, kad modeliai greitai pereitų iš eksperimento į gamybinę aplinką ir ten toliau gerai veiktų.

Kelią nuo perspektyvaus modelio iki patikimos paslaugos sutrumpiname automatizuodami žingsnius, kuriuos jūsų komanda dabar atlieka rankomis: duomenų paruošimą, mokymą, testavimą, diegimą ir rezultatų tikrinimą. Mažiau rankinių žingsnių reiškia mažiau klaidų ir kur kas trumpesnį laukimą nuo idėjos iki išleidimo.

Kadangi vienoje nedidelėje komandoje deriname DevOps ir duomenų mokslą, jūsų modeliai gali augti kartu su realiu krūviu infrastruktūroje, pritaikytoje tam, ko jiems iš tikrųjų reikia. Kiekvienam diegimui vadovauja vyresnysis inžinierius, o konvejeriai, registrai ir debesų paskyros nuo pirmos dienos priklauso jums.

Paslaugos nauda

Kuo MLOps naudinga jūsų verslui

  1. 01

    Trumpesni modelių kūrimo ciklai

    CI/CD konvejeriai kodui, duomenims ir modeliams pašalina perdavimus, kurie stabdo komandas. Jūsų duomenų mokslininkai gali greitai eksperimentuoti ir patobulinimus išleisti per kelias dienas, o ne mėnesius.

  2. 02

    Patikimas veikimas didėjant mastui

    Automatinis patikrinimas įvertina kiekvieną naują modelį prieš jam pakeičiant senąjį, o modelių aptarnavimo infrastruktūra plečiasi pagal poreikį. Taip našumas išlieka stabilus, net kai naudojimas auga.

  3. 03

    Didesnė mašininio mokymosi grąža

    Atsiperka tie modeliai, kurie pasiekia gamybinę aplinką ir išlieka tikslūs. MLOps panaikina atotrūkį tarp gero eksperimento ir išmatuojamo verslo rezultato.

  4. 04

    Mažesnės infrastruktūros išlaidos

    Tinkamo dydžio mokymo užduotys, automatiškai besiplečiantis išvedimas ir aiški kiekvieno modelio kaštų apskaita reiškia, kad mokate už naudojamus skaičiavimo išteklius, o ne už nenaudojamus GPU.

  5. 05

    Mažesnė techninė skola

    Versijuoti duomenys, atkuriamas mokymas ir ištestuoti konvejeriai pakeičia trapius scenarijus ir vienkartinius užrašų knygelių failus, todėl modelius lengviau prižiūrėti ir perduoti.

  6. 06

    Valdymas, kurį galite parodyti

    Kiekvienam gamybinėje aplinkoje veikiančiam modeliui saugomas įrašas apie jį sukūrusius duomenis, kodą ir parametrus, todėl auditai, peržiūros ir grįžimas prie ankstesnės versijos tampa paprasti.

Kaip dirbame

Kaip įgyvendiname visapusišką MLOps

Nesvarbu, ar turite vieną modelį užrašų knygelėje, ar jau visą jų rinkinį gamybinėje aplinkoje, dirbame keturiais etapais. Kiekvienas jų turi aiškų, jums matomą rezultatą.

  • Infrastruktūros analizė

    Peržiūrime jūsų dabartinę infrastruktūrą, duomenų šaltinius, modelius ir komandos darbo eigą, atsižvelgdami į verslo tikslus. Tada kartu su jumis sutariame, kur automatizavimas pirmiausia duos didžiausią naudą.

  • ML architektūros projektavimas

  • Konvejeriai gamybinėje aplinkoje

  • Stebėsena ir optimizavimas

Du inžinieriai dirba prie ilgo stalo su monitoriais atvirame biure sutemus

Norite, kad jūsų mašininio mokymosi modeliai patikimai veiktų gamybinėje aplinkoje?

Susisiekite su mumis

Kas įtraukta

Kas įtraukta į mūsų MLOps procesą

MLOps apima visą modelio gyvavimo ciklą, ne vien diegimą. Dirbame trimis etapais, ir galite pradėti nuo to, kuris šiandien jus labiausiai stabdo.

Kiekvienas etapas baigiasi konkrečiu rezultatu: suderintu panaudos atvejų sąrašu, ištestuotu modeliu arba savarankiškai veikiančiu konvejeriu.

Projektavimas

  • Reikalavimų inžinerija

    Verslo tikslų pavertimas išmatuojamais tikslumo, greičio, kaštų ir paaiškinamumo reikalavimais.

  • Panaudos atvejų prioritetai

    Galimų panaudos atvejų reitingavimas pagal vertę ir įgyvendinamumą, kad pirmasis gamybinis modelis būtų iš tiesų svarbus.

  • Duomenų prieinamumo patikra

    Patikrinimas, ar modeliui reikalingi duomenys egzistuoja, yra pakankamos kokybės ir gali būti pasiekiami patikimai bei teisėtai.

Modelio kūrimas

  • Duomenų inžinerija

    Pakartojami konvejeriai, kurie surenka, išvalo ir versijuoja duomenis, kuriais kiekvienas modelis mokosi ir pagal kuriuos prognozuoja.

  • Modelių inžinerija

    Ištestuotas, atkuriamas ir sekamas mokymo kodas, kad bet kurį rezultatą būtų galima atkurti vėliau.

  • Testavimas ir patikrinimas

    Tikslumo, nešališkumo ir kraštutinių atvejų patikros su atidėtais duomenimis prieš patvirtinant modelį.

Eksploatavimas

  • Modelių diegimas

    Modelių teikimas kaip API, paketinių užduočių ar įterptųjų komponentų, su versijavimu ir saugiu išleidimu.

  • CI/CD konvejeriai

    Automatinis kodo, duomenų ir modelių kūrimas, testavimas ir išleidimas, vos kas nors pasikeičia.

  • Stebėsena ir paleidikliai

    Įspėjimai apie dreifą ir našumą bei automatinis pakartotinis mokymas, kai viršijamos suderintos ribos.

MLOps lygiai

Trys MLOps brandos lygiai

Dauguma komandų pradeda nuo pirmojo lygio, ir tai visiškai normalu. Padedame pakilti tik tiek, kiek reikia jūsų modeliams, nes visiškas automatizavimas vieniems modeliams atsiperka, o kitiems yra perteklinis.

  1. 01

    0 lygis: rankinis diegimas

    Kiekvienas žingsnis, nuo duomenų analizės iki mokymo ir diegimo, atliekamas rankomis. Pirmajam modeliui to pakanka, tačiau išleidimai lėti, sunkiai pakartojami ir priklauso nuo žmogaus, kuris modelį sukūrė.

  2. 02

    1 lygis: automatinis pakartotinis mokymas

    Į gamybinę aplinką diegiamas visas mokymo konvejeris, o ne tik modelis. Nauji duomenys automatiškai paleidžia pakartotinį mokymą ir patikrinimą, todėl modelis išlieka aktualus be rankinio darbo.

  3. 03

    2 lygis: CI/CD konvejeriams

    Paties konvejerio pakeitimai automatiškai sukuriami, ištestuojami ir išleidžiami. Duomenų mokslininkai gali išbandyti naujas idėjas ir jas saugiai bei dažnai išleisti, turėdami už savęs visavertę mašininio mokymosi pristatymo sistemą.

Kodėl Authect

Kodėl verta rinktis Authect MLOps partneriu

  1. 01

    DevOps ir duomenų mokslas vienoje komandoje

    Mūsų inžinieriai išmano ir modelius, ir infrastruktūrą, kurioje jie veikia, todėl niekas nepasimeta tarp duomenų mokslininkų ir žmonių, kurie jų darbą diegia.

  2. 02

    Pagalba per visą gyvavimo ciklą

    Nuo duomenų paruošimo ir modelių kūrimo iki diegimo ir stebėsenos – galime perimti bet kurią mašininio mokymosi ciklo dalį arba visą ciklą.

  3. 03

    Vadovauja vyresnysis inžinierius

    Kiekvieną MLOps sprendimą projektuoja ir jo įgyvendinimui vadovauja vyresnysis inžinierius, o steigėjai dalyvauja nuo pirmojo pokalbio. Bendraujate su tais, kurie kuria, o ne su pardavėju.

  4. 04

    Jokios priklausomybės nuo tiekėjo

    Konvejeriai, modelių registrai ir infrastruktūra kaip kodas nuo pirmos dienos yra jūsų paskyrose ir sukurti plačiai naudojamais atvirais įrankiais, kuriuos jūsų komanda gali valdyti be mūsų.

Inžinierius stovi prie lango su vaizdu į miestą, ant stalo atidarytas nešiojamasis kompiuteris

Kas įdiegiama

Ką įdiegiame aplink jūsų modelius

Kad ir kokio lygio siekiate, šiuos pagrindinius elementus sukuriame ir dokumentuojame, kad jūsų modeliai būtų atkuriami, stebimi ir saugiai keičiami.

  • Eksperimentų sekimas

    Kiekvienas mokymo paleidimas įrašomas su duomenimis, kodu, parametrais ir rezultatais, todėl geriausią modelį lengva rasti ir atkurti.

  • Modelių registras

    Viena vieta patvirtintoms modelių versijoms, su etapais, atsakingais asmenimis ir aiškia istorija, kas šiuo metu veikia.

  • Duomenų versijavimas

    Mokymo duomenų momentinės kopijos, susietos su kiekvienu modeliu, todėl visada galite atsakyti, iš kokių duomenų kilo prognozė.

  • Požymių konvejeriai

    Bendra, ištestuota požymių logika, naudojama ir mokymui, ir realaus laiko prognozėms, kad neatsirastų subtilių neatitikimų.

  • Automatinis testavimas

    Duomenų kokybės, modelio tikslumo ir API veikimo patikros po kiekvieno pakeitimo, dar prieš tai, kai kas nors pasiekia naudotojus.

  • Saugus išleidimas

    Šešėliniai, canary ir A/B išleidimai, kuriais naujas modelis palyginamas su senuoju prieš jam perimant darbą.

  • Dreifo ir našumo stebėsena

    Skydeliai ir įspėjimai apie įvesties duomenų dreifą, tikslumą, delsą ir klaidas, kad problemos išryškėtų anksčiau, nei jums kainuotų.

  • Kaštų matomumas

    Mokymo ir išvedimo kaštai sekami kiekvienam modeliui, o automatinis mastelio keitimas išlaidas derina prie naudojimo.

Įžvalgos

DUK

DUK apie MLOps

Kas yra MLOps?

MLOps (mašininio mokymosi operacijos) – tai praktikų rinkinys, perkeliantis DevOps discipliną į mašininį mokymąsi. Jis sujungia duomenų inžineriją, duomenų mokslą ir programinės įrangos pristatymą, kad modelius būtų galima patikimai ir pakartojamai mokyti, testuoti, diegti, stebėti ir pakartotinai apmokyti, o ne daryti tai rankomis.

Kuo MLOps skiriasi nuo DevOps?

DevOps automatizuoja kodo kūrimą, testavimą ir išleidimą. MLOps tą patį daro kodui, duomenims ir modeliams kartu ir prideda tai, kas būdinga tik mašininiam mokymuisi: eksperimentų sekimą, mokymo duomenų versijavimą, modelio tikslumo tikrinimą ir dreifo stebėjimą, kai modelis jau veikia.

Ar mums reikia MLOps, jei turime tik vieną ar du modelius?

Dažnai verta įdiegti lengvesnę versiją. Net vienas gamybinėje aplinkoje veikiantis modelis gauna naudos iš atkuriamo mokymo, automatinių testų ir bazinės stebėsenos. Padedame įdiegti tai, ko jūsų modeliams reikia šiandien, o daugiau automatizavimo pridedame tik tada, kai jis pradeda atsipirkti.

Kokius įrankius naudojate MLOps?

Dirbame su plačiai naudojamais ir gerai palaikomais įrankiais, tokiais kaip MLflow, Airflow, Docker ir Kubernetes, taip pat su mašininio mokymosi paslaugomis AWS, Microsoft Azure ir Google Cloud platformose. Jei jau naudojate tam tikrus įrankius, kuriame remdamiesi jais.

Papasakokite, ką kuriate. Įkūrėjas atsakys per vieną darbo dieną ir kurs projektą kartu su jumis.

Jūsų duomenis įrašysime į savo CRM sistemą, kad galėtume su jumis susisiekti dėl jūsų užklausos. Daugiau informacijos rasite mūsų privatumo politikoje.