MLOps-Dienste: Modelle von A bis Z erstellen

Dies ist die Reihe von Prozessen, Verfahren und Komponenten, die Teil der MLOps-Lösungen bei Dysnix sind:

• Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse und Feature-Entwicklung. Wir analysieren und planen die zukünftige Modellerstellung und das Training, einschließlich aller Funktionen, die wir entwickeln und trainieren möchten.
• Trainieren, Bearbeiten, Steuern und Analysieren des Modells. Dies ist eine Phase der ML-Modellentwicklung. Wir implementieren und bieten es in der am besten geeigneten skalierbaren Umgebung an, die CI/CD und andere effiziente Wartungstools unterstützt.
• Automatisierung der Umschulung und Optimierung. Wir analysieren bestimmte Aspekte der Modellleistung und überarbeiten sie bei Bedarf.

Ein gutes MLOps-Beispiel steht auf drei Säulen: Datenwissenschaftler, Dateningenieure und DevOps-Teamarbeit. Jeder Teil besitzt einen einzigartigen Satz von MLOps-Tools und -Prozessen, die durchgeführt werden müssen. Daher erfordert MLOps, dass das Team eng integriert und miteinander verbunden ist, um Modelle zu erstellen, die effizient funktionieren. Das Beispiel der MLOps-Dienstanwendung bei Dysnix betraf den Aufbau und die Bereitstellung eines Modells, das mithilfe der Computervision für Explorer Surgical die chirurgischen Instrumente auf einem Tisch erkennen kann.

Der einfachste Weg, MLOps zu verstehen, besteht darin, es sich als eine Kindergartenklasse von Robotern vorzustellen, die in ihrer Arbeit geschult werden müssen. Und all diese Dateningenieure, Wissenschaftler, DevOps- und KI-Spezialisten sind Lehrer, die alle Gruppen neugeborener Roboter zusammenbringen und sie großziehen, bis sie ausgereift sind. Erklärt das das besser?

Die beste Anwendung von MLOps besteht darin, den Prozess der Erstellung von ML-Modellen durch den Einsatz einer Vielzahl von DevOps-Erfahrungen und Toolkits zu vereinfachen. Ausgehend von der Einrichtung der Umgebung und endend mit der korrekten Durchführung von Bereitstellungsvorgängen und Updates wird MLOps zusammen zu einem viel effizienteren Modell der ML-Modellentwicklung als jedes andere.

Das Beste für das MLOps-Projekt ist die richtige Auswahl des Teams. Bei ausgewogenen Rollen und verteilten Verantwortlichkeiten weiß jeder am Prozess Beteiligte, was zu tun ist, und führt es aus, ohne sich Gedanken über andere Teile des Projekts machen zu müssen. Wenn Sie mit einem Team wie Dysnix zusammenarbeiten, erhalten Ihre Experten zuverlässige Partner, die tief in den Kontext eintauchen und ihr ganzes Fachwissen für das Projekt einsetzen.

Kurz gesagt, um ML-Modelle bereitzustellen, müssen Sie sie zuerst vorbereiten und trainieren. Zu diesem Zweck müssen Sie die Trainingsumgebung mit allen Verbindungen vorbereiten, über die die Produktionsumgebung verfügt. Nach dem Testen, Optimieren, der Q/A-Überprüfung und anderen Vorbereitungen gehen Sie davon aus, dass Ihr ML-Modell einsatzbereit ist. Sie bereiten eine Produktionsumgebung vor und starten sie dort.

Beim Training von ML-Modellen handelt es sich um einen Komplex manueller und automatisierter Verfahren, die die Architektur beschreiben, definieren, das Modell einrichten und verifizieren sowie vorab festlegen müssen, wie es entwickelt und aktualisiert werden kann. Um ML-Modelle mithilfe von MLOps-Tools zu erstellen, müssen Sie die Ziele ihrer Arbeit, die für sie am besten geeignete Architektur, die Eigenschaften der Umgebungen, in denen sie möglicherweise gestartet werden, und die Leistung aller wichtigen Prozesse des Modells selbst klären.