Перейти к содержанию
Связаться с нами
Инженер с планшетом идёт по проходу серверной, освещённому синими индикаторами

Данные и ИИ

Услуги MLOps

Выведите модели машинного обучения в продакшн и сохраните их точность там: автоматизированные пайплайны, мониторинг и переобучение. Всё настраивает команда во главе с основателями, а работу ведёт senior-инженер.

Поговорить с основателями

Что вы получаете с услугами MLOps от Authect

MLOps (machine learning operations) переносит дисциплину DevOps в машинное обучение. Он объединяет data science, инженерию данных и разработку ПО, чтобы модели быстро проходили путь от эксперимента до продакшна и продолжали хорошо работать после запуска.

Мы сокращаем путь от перспективной модели до надёжного сервиса: автоматизируем шаги, которые ваша команда сейчас делает вручную, — подготовку данных, обучение, тестирование, развёртывание и проверку результатов. Меньше ручных шагов — меньше ошибок и гораздо меньше ожидания между идеей и релизом.

Мы совмещаем DevOps и data science в одной небольшой команде, поэтому ваши модели масштабируются под реальной нагрузкой на инфраструктуре, рассчитанной на то, что им действительно нужно. Каждую настройку ведёт senior-инженер, а пайплайны, реестры и облачные аккаунты принадлежат вам с первого дня.

Преимущества

Что MLOps даёт вашему бизнесу

  1. 01

    Короче циклы разработки моделей

    CI/CD-пайплайны для кода, данных и моделей убирают передачи задач из рук в руки, которые тормозят команду. Ваши data scientists быстро экспериментируют и выпускают улучшения за дни, а не за месяцы.

  2. 02

    Стабильная работа под нагрузкой

    Автоматическая валидация проверяет каждую новую модель, прежде чем она заменит старую, а инфраструктура для инференса масштабируется вслед за спросом. Поэтому производительность остаётся стабильной, даже когда использование растёт.

  3. 03

    Больше отдачи от машинного обучения

    Окупаются те модели, которые попадают в продакшн и остаются точными. MLOps сокращает разрыв между удачным экспериментом и измеримым результатом для бизнеса.

  4. 04

    Ниже расходы на инфраструктуру

    Обучение на ресурсах нужного размера, автомасштабирование инференса и понятный учёт затрат по каждой модели: вы платите за вычисления, которые используете, а не за простаивающие GPU.

  5. 05

    Меньше технического долга

    Версионированные данные, воспроизводимое обучение и протестированные пайплайны приходят на смену хрупким скриптам и разовым ноутбукам. Модели проще поддерживать и передавать.

  6. 06

    Прозрачное управление моделями

    Для каждой модели в продакшне сохранены данные, код и параметры, с помощью которых она создана. Аудиты, проверки и откаты становятся простыми.

Как мы работаем

Как мы внедряем MLOps от начала до конца

Будь у вас одна модель в ноутбуке или целый набор моделей уже в продакшне, мы работаем в четыре этапа, и у каждого есть понятный, видимый результат.

  • Анализ инфраструктуры

    Мы изучаем вашу текущую инфраструктуру, источники данных, модели и процессы команды с учётом бизнес-целей, а затем вместе с вами решаем, где автоматизация даст наибольший эффект в первую очередь.

  • Проектирование ML-архитектуры

  • Пайплайны в продакшне

  • Мониторинг и оптимизация

Двое инженеров работают за длинным столом с мониторами в опенспейсе вечером

Готовы к тому, чтобы ваши модели машинного обучения надёжно работали в продакшне?

Связаться с нами

Что входит

Что входит в наш процесс MLOps

MLOps охватывает весь жизненный цикл модели, а не только развёртывание. Мы работаем в трёх фазах, и начать можно с той, которая тормозит вас сегодня.

Каждая фаза заканчивается конкретным результатом: согласованным списком сценариев использования, протестированной моделью или пайплайном, который работает сам.

Проектирование

  • Разработка требований

    Превращаем бизнес-цели в измеримые требования к точности, скорости, стоимости и объяснимости.

  • Приоритизация сценариев

    Ранжируем возможные сценарии по ценности и реализуемости, чтобы первой в продакшн попала действительно важная модель.

  • Проверка доступности данных

    Убеждаемся, что нужные модели данные существуют, достаточно качественны и к ним есть надёжный и законный доступ.

Разработка моделей

  • Инженерия данных

    Воспроизводимые пайплайны, которые собирают, очищают и версионируют данные для обучения и прогнозов каждой модели.

  • Разработка моделей

    Код обучения, который протестирован, воспроизводим и отслеживается, чтобы любой результат можно было позже получить заново.

  • Тестирование и валидация

    Проверки точности, справедливости и граничных случаев на отложенных данных до утверждения модели.

Эксплуатация

  • Развёртывание моделей

    Модели в виде API, пакетных задач или встроенных компонентов — с версионированием и безопасными выкатками.

  • CI/CD-пайплайны

    Автоматическая сборка, тестирование и релиз кода, данных и моделей при любом изменении.

  • Мониторинг и триггеры

    Оповещения о дрейфе и производительности и автоматическое переобучение при превышении согласованных порогов.

Уровни MLOps

Три уровня зрелости MLOps

Большинство команд начинают с первого уровня, и это нормально. Мы помогаем подняться ровно настолько, насколько это нужно вашим моделям: для одних полная автоматизация оправдана, для других — избыточна.

  1. 01

    Уровень 0: ручное развёртывание

    Каждый шаг, от анализа данных до обучения и развёртывания, выполняется вручную. Для первой модели этого хватает, но релизы идут медленно, их трудно повторить, и всё зависит от человека, который модель создал.

  2. 02

    Уровень 1: автоматическое переобучение

    В продакшн разворачивается весь пайплайн обучения, а не только модель. Новые данные автоматически запускают переобучение и валидацию, и модель остаётся актуальной без ручной работы.

  3. 03

    Уровень 2: CI/CD для пайплайнов

    Изменения в самом пайплайне автоматически собираются, тестируются и выпускаются. Data scientists могут пробовать новые идеи и безопасно выпускать их часто, опираясь на полноценную систему поставки машинного обучения.

Почему Authect

Почему стоит выбрать Authect партнёром по MLOps

  1. 01

    DevOps и data science в одной команде

    Наши инженеры разбираются и в моделях, и в инфраструктуре, на которой они работают, поэтому между data scientists и теми, кто разворачивает их работу, ничего не теряется.

  2. 02

    Поддержка на всём жизненном цикле

    От подготовки данных и создания моделей до развёртывания и мониторинга — мы можем взять на себя любую часть жизненного цикла машинного обучения или его целиком.

  3. 03

    Работу ведёт senior-инженер

    Каждую MLOps-систему проектирует и ведёт senior-инженер, а основатели участвуют с первого разговора. Вы общаетесь с теми, кто её строит, а не с менеджером по продажам.

  4. 04

    Без привязки к подрядчику

    Пайплайны, реестры моделей и инфраструктура как код с первого дня находятся в ваших аккаунтах. Всё построено на распространённых открытых инструментах, с которыми ваша команда справится без нас.

Инженер стоит у окна с видом на город, на столе открыт ноутбук

Что мы настраиваем

Что мы выстраиваем вокруг ваших моделей

Какой бы уровень вы ни выбрали, мы настраиваем и документируем эти базовые элементы, чтобы ваши модели были воспроизводимыми, наблюдаемыми и безопасными для изменений.

  • Отслеживание экспериментов

    Каждый запуск обучения сохраняется вместе с данными, кодом, параметрами и результатами, поэтому лучшую модель легко найти и воспроизвести.

  • Реестр моделей

    Единое место для утверждённых версий моделей со стадиями, ответственными и понятной историей того, что работает в продакшне.

  • Версионирование данных

    Снимки обучающих данных привязаны к каждой модели, и вы всегда можете сказать, на каких данных основан прогноз.

  • Пайплайны признаков

    Общая протестированная логика признаков для обучения и для прогнозов в реальном времени — без незаметных расхождений.

  • Автоматическое тестирование

    Проверки качества данных, точности модели и поведения API при каждом изменении — до того, как что-то дойдёт до пользователей.

  • Безопасные выкатки

    Теневые, канареечные и A/B-релизы, в которых новая модель сравнивается со старой, прежде чем её заменить.

  • Мониторинг дрейфа и производительности

    Дашборды и оповещения о дрейфе входных данных, точности, задержке и ошибках, чтобы проблемы обнаруживались раньше, чем начнут стоить вам денег.

  • Прозрачность затрат

    Затраты на обучение и инференс учитываются по каждой модели, а автомасштабирование держит расходы в соответствии с нагрузкой.

Статьи

Вопросы и ответы

Частые вопросы о MLOps

Что такое MLOps?

MLOps (machine learning operations) — это набор практик, который переносит дисциплину DevOps в машинное обучение. Он объединяет инженерию данных, data science и разработку ПО, чтобы модели обучались, тестировались, развёртывались, отслеживались и переобучались надёжно и воспроизводимо, а не вручную.

Чем MLOps отличается от DevOps?

DevOps автоматизирует сборку, тестирование и релиз кода. MLOps делает то же самое сразу для кода, данных и моделей и добавляет то, что свойственно только машинному обучению: отслеживание экспериментов, версионирование обучающих данных, проверку точности моделей и контроль дрейфа после запуска.

Нужен ли нам MLOps, если у нас всего одна-две модели?

Часто облегчённая версия себя оправдывает. Даже одной модели в продакшне полезны воспроизводимое обучение, автоматические тесты и базовый мониторинг. Мы помогаем внедрить то, что нужно вашим моделям сегодня, и добавляем автоматизацию только тогда, когда она начинает окупаться.

Какие инструменты вы используете для MLOps?

Мы работаем с распространёнными инструментами с хорошей поддержкой: MLflow, Airflow, Docker и Kubernetes, а также с сервисами машинного обучения в AWS, Microsoft Azure и Google Cloud. Если у вас уже есть свои инструменты, мы строим решение на их основе.

Расскажите, что вы создаёте. Основатель ответит в течение одного рабочего дня и сам будет разрабатывать проект вместе с вами.

Мы внесём ваши данные в нашу CRM, чтобы связаться с вами по вашему запросу. Подробнее — в нашей политике конфиденциальности.