İçeriğe geç
Bize ulaşın
Elinde tabletle mavi gösterge ışıklarıyla aydınlanan sunucu koridorunda yürüyen mühendis

Veri ve Yapay Zekâ

MLOps Hizmetleri

Makine öğrenmesi modellerinizi canlıya alın ve orada doğru çalışmaya devam etmelerini sağlayın. Otomatik pipeline'lar, izleme ve yeniden eğitim; kurucuların yönettiği bir ekip tarafından, kıdemli bir mühendisin liderliğinde kurulur.

Kurucularla görüşün

Authect'in MLOps hizmetleriyle neler elde edersiniz

MLOps (makine öğrenmesi operasyonları), DevOps disiplinini makine öğrenmesine uygular. Veri bilimini, veri mühendisliğini ve yazılım teslimini bir araya getirir. Böylece modeller deneyden canlıya hızla geçer ve orada performanslarını korur.

Umut vadeden bir modelden güvenilir bir servise giden yolu, ekibinizin bugün elle yaptığı adımları otomatikleştirerek kısaltıyoruz: veriyi hazırlama, eğitim, test, dağıtım ve sonuçları kontrol etme. Daha az manuel adım, daha az hata ve fikirle sürüm arasında çok daha az bekleme demektir.

DevOps ile veri bilimini tek bir küçük ekipte birleştirdiğimiz için modelleriniz gerçek iş yükleri altında, tam ihtiyaç duydukları ölçüde boyutlandırılmış altyapıda ölçeklenebilir. Her kurulum kıdemli bir mühendisin liderliğinde yapılır. Pipeline'lar, model kayıt defterleri ve bulut hesapları ilk günden itibaren sizindir.

Hizmetin faydaları

MLOps işinize nasıl fayda sağlar

  1. 01

    Daha kısa model geliştirme döngüleri

    Kod, veri ve modeller için CI/CD pipeline'ları, ekipleri yavaşlatan devir teslimleri ortadan kaldırır. Veri bilimcileriniz hızla deneme yapar ve iyileştirmeleri aylar yerine günler içinde yayına alır.

  2. 02

    Ölçekte güvenilir performans

    Otomatik doğrulama, her yeni modeli eskisinin yerine geçmeden önce kontrol eder. Servis altyapısı da talebe göre ölçeklenir. Böylece kullanım arttıkça performans tutarlı kalır.

  3. 03

    Makine öğrenmesinden daha yüksek getiri

    Karşılığını veren modeller, canlıya ulaşan ve doğruluğunu koruyan modellerdir. MLOps, iyi bir deneyle ölçülebilir bir iş sonucu arasındaki boşluğu kapatır.

  4. 04

    Daha düşük altyapı maliyetleri

    Doğru boyutlandırılmış eğitim işleri, otomatik ölçeklenen çıkarım ve model bazında net maliyet takibi sayesinde boşta bekleyen GPU'lara değil, kullandığınız işlem gücüne ödeme yaparsınız.

  5. 05

    Daha az teknik borç

    Sürümlenmiş veri, tekrarlanabilir eğitim ve test edilmiş pipeline'lar; kırılgan script'lerin ve tek seferlik notebook'ların yerini alır. Böylece modellerin bakımı ve devri kolaylaşır.

  6. 06

    Gösterebileceğiniz yönetişim

    Canlıdaki her modelin, onu üreten veri, kod ve parametrelere ait bir kaydı vardır. Bu da denetimleri, incelemeleri ve geri almaları kolaylaştırır.

Nasıl çalışıyoruz

Uçtan uca MLOps'u nasıl hayata geçiriyoruz

Bir notebook'ta tek bir modeliniz de olsa, canlıda çalışan bir model portföyünüz de olsa dört aşamada çalışıyoruz. Her aşamanın görebileceğiniz net bir çıktısı var.

  • Altyapı analizi

    Mevcut altyapınızı, veri kaynaklarınızı, modellerinizi ve ekibinizin iş akışını iş hedeflerinizle birlikte inceliyoruz. Ardından otomasyonun önce nerede en büyük farkı yaratacağı konusunda sizinle uzlaşıyoruz.

  • ML mimarisi tasarımı

  • Canlıda pipeline'lar

  • İzleme ve optimizasyon

Akşamüstü açık ofiste monitörlerle dolu uzun masada çalışan iki mühendis

Makine öğrenmesi modellerinizin canlıda güvenilir şekilde çalışmasına hazır mısınız?

Bize ulaşın

Kapsam

MLOps sürecimizin kapsamı

MLOps yalnızca dağıtımı değil, bir modelin tüm yaşam döngüsünü kapsar. Üç aşamada çalışıyoruz ve bugün sizi hangisi zorluyorsa oradan başlayabilirsiniz.

Her aşama somut bir çıktıyla biter: üzerinde uzlaşılmış bir kullanım senaryoları listesi, test edilmiş bir model ya da kendi kendine çalışan bir pipeline.

Tasarım

  • Gereksinim mühendisliği

    İş hedeflerini doğruluk, hız, maliyet ve açıklanabilirlik için ölçülebilir gereksinimlere dönüştürme.

  • Kullanım senaryosu önceliklendirme

    Aday kullanım senaryolarını değer ve uygulanabilirliğe göre sıralama; böylece canlıya çıkan ilk model gerçekten önemli olan olur.

  • Veri erişilebilirlik kontrolü

    Modelin ihtiyaç duyduğu verinin var olduğunu, yeterince iyi olduğunu ve güvenilir, yasal biçimde erişilebildiğini doğrulama.

Model geliştirme

  • Veri mühendisliği

    Her modelin eğitildiği ve tahmin yaptığı veriyi toplayan, temizleyen ve sürümleyen tekrarlanabilir pipeline'lar.

  • Model mühendisliği

    Test edilmiş, tekrarlanabilir ve takip edilen eğitim kodu; böylece her sonuç sonradan yeniden üretilebilir.

  • Test ve doğrulama

    Bir model onaylanmadan önce ayrılmış test verisi üzerinde doğruluk, adillik ve uç durum kontrolleri.

Operasyon

  • Model dağıtımı

    Modelleri sürümleme ve güvenli geçişlerle API, toplu iş (batch) ya da gömülü bileşen olarak sunma.

  • CI/CD pipeline'ları

    Bir şey değiştiğinde kodun, verinin ve modellerin otomatik olarak derlenmesi, test edilmesi ve yayına alınması.

  • İzleme ve tetikleyiciler

    Drift ve performans için uyarılar; belirlenen eşikler aşıldığında otomatik yeniden eğitim.

MLOps seviyeleri

MLOps olgunluğunun üç seviyesi

Çoğu ekip ilk seviyeden başlar ve bunda sorun yok. Sizi yalnızca modellerinizin ihtiyaç duyduğu seviyeye kadar taşıyoruz, çünkü tam otomasyon bazı modeller için değerliyken bazıları için gereksizdir.

  1. 01

    Seviye 0: manuel dağıtım

    Veri analizinden eğitime ve dağıtıma kadar her adım elle yürütülür. İlk model için işe yarar, ancak sürümler yavaştır, tekrarlanması zordur ve modeli geliştiren kişiye bağımlıdır.

  2. 02

    Seviye 1: otomatik yeniden eğitim

    Yalnızca model değil, tüm eğitim pipeline'ı canlıya alınır. Yeni veri, yeniden eğitimi ve doğrulamayı otomatik olarak tetikler; böylece model manuel çaba gerektirmeden güncel kalır.

  3. 03

    Seviye 2: pipeline'lar için CI/CD

    Pipeline'ın kendisindeki değişiklikler otomatik olarak derlenir, test edilir ve yayına alınır. Veri bilimcileri, arkalarındaki eksiksiz bir makine öğrenmesi teslim sistemiyle yeni fikirleri deneyip güvenle ve sık sık yayına alabilir.

Neden Authect

MLOps ortağınız olarak neden Authect

  1. 01

    DevOps ve veri bilimi tek ekipte

    Mühendislerimiz hem modelleri hem de üzerinde çalıştıkları altyapıyı anlar. Böylece veri bilimcileri ile onların işini canlıya alan kişiler arasında hiçbir şey kaybolmaz.

  2. 02

    Tüm yaşam döngüsü boyunca destek

    Veri hazırlama ve model geliştirmeden dağıtım ve izlemeye kadar, makine öğrenmesi yaşam döngüsünün herhangi bir bölümünü ya da tamamını üstlenebiliriz.

  3. 03

    Kıdemli bir mühendisin liderliğinde

    Her MLOps kurulumunu kıdemli bir mühendis tasarlar ve yönetir; kurucular ilk görüşmeden itibaren sürecin içindedir. Bir satış temsilcisiyle değil, doğrudan işi yapan kişilerle konuşursunuz.

  4. 04

    Bağımlılık yok

    Pipeline'lar, model kayıt defterleri ve kod olarak altyapı ilk günden itibaren sizin hesaplarınızda yer alır. Hepsi, ekibinizin bizsiz de çalıştırabileceği yaygın açık kaynak araçlar üzerine kurulur.

Şehre bakan pencerenin önünde duran mühendis, masada açık dizüstü bilgisayar

Yerleşik yapı taşları

Modellerinizin etrafına neler kuruyoruz

Hangi seviyeyi hedeflerseniz hedefleyin, modellerinizin tekrarlanabilir, gözlemlenebilir ve güvenle değiştirilebilir olması için kurup belgelediğimiz yapı taşları bunlardır.

  • Deney takibi

    Her eğitim çalıştırması verisi, kodu, parametreleri ve sonuçlarıyla kaydedilir; böylece en iyi modeli bulmak ve yeniden üretmek kolaylaşır.

  • Model kayıt defteri

    Onaylı model sürümleri için aşamaları, sorumluları ve canlıda neyin olduğunu gösteren net bir geçmişi olan tek bir yer.

  • Veri sürümleme

    Her modele bağlı eğitim verisi anlık görüntüleri; böylece bir tahminin hangi veriden geldiğini her zaman söyleyebilirsiniz.

  • Feature pipeline'ları

    Hem eğitimde hem canlı tahminlerde kullanılan ortak ve test edilmiş feature mantığı; böylece gözden kaçabilecek uyumsuzlukların önüne geçilir.

  • Otomatik testler

    Her değişiklikte, herhangi bir şey kullanıcılara ulaşmadan önce veri kalitesi, model doğruluğu ve API davranışı kontrolleri.

  • Güvenli geçişler

    Yeni modeli devreye girmeden önce eskisiyle karşılaştıran shadow, canary ve A/B sürümleri.

  • Drift ve performans izleme

    Girdi drift'i, doğruluk, gecikme ve hatalar için panolar ve uyarılar; böylece sorunlar size maliyet çıkarmadan önce görünür hale gelir.

  • Maliyet görünürlüğü

    Eğitim ve çıkarım maliyetleri model bazında takip edilir; otomatik ölçekleme de harcamayı kullanımla uyumlu tutar.

Yazılar

SSS

MLOps hakkında sık sorulan sorular

MLOps nedir?

MLOps (makine öğrenmesi operasyonları), DevOps disiplinini makine öğrenmesine taşıyan bir uygulamalar bütünüdür. Veri mühendisliği, veri bilimi ve yazılım teslimini birleştirir; böylece modeller elle değil, güvenilir ve tekrarlanabilir şekilde eğitilir, test edilir, canlıya alınır, izlenir ve yeniden eğitilir.

MLOps'un DevOps'tan farkı nedir?

DevOps, kodun derlenmesini, test edilmesini ve yayına alınmasını otomatikleştirir. MLOps aynı şeyi kod, veri ve modeller için birlikte yapar ve makine öğrenmesine özgü olanları ekler: deneyleri takip etmek, eğitim verisini sürümlemek, model doğruluğunu doğrulamak ve model canlıya çıktıktan sonra drift'i izlemek.

Yalnızca bir iki modelimiz varsa MLOps'a ihtiyacımız var mı?

Çoğu zaman hafif bir versiyonu buna değer. Canlıdaki tek bir model bile tekrarlanabilir eğitimden, otomatik testlerden ve temel izlemeden fayda sağlar. Modellerinizin bugün neye ihtiyacı varsa onu kurmanıza yardımcı oluyoruz; daha fazla otomasyonu ancak karşılığını vermeye başladığında ekliyoruz.

MLOps için hangi araçları kullanıyorsunuz?

AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud üzerindeki makine öğrenimi servislerinin yanı sıra MLflow, Airflow, Docker ve Kubernetes gibi yaygın kullanılan ve iyi desteklenen araçlarla çalışıyoruz. Halihazırda kullandığınız araçlar varsa, onların üzerine inşa ediyoruz.

Ne geliştirdiğinizi anlatın. Bir iş günü içinde bir kurucumuz size yanıt verir ve projeyi sizinle birlikte geliştirir.

Talebinizle ilgili sizinle iletişime geçebilmek için bilgilerinizi CRM sistemimize ekleyeceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.: gizlilik politikamız.