De toekomst van MLOps: een must-read voor datawetenschapsprofessionals

In dit artikel hebben we besproken hoe machine learning verband houdt met operations management en met welke problemen operations managers ook rekening moeten houden om machine learning-technologie beter te kunnen gebruiken.

MLOps is in feite een reeks praktijken die samenwerking en communicatie tussen operations en data science-professionals mogelijk maken. Het is zo ontworpen dat er geen verspilling, meer automatisering en meer inzichten zijn met machine learning. Met MLOps kunnen datawetenschappers modellen bouwen en implementeren om de inzichten te krijgen waarnaar ze op zoek zijn.

MLOps en datawetenschappers:

AI en ML worden een integraal onderdeel van veel moderne bedrijven. Veel analisten zeggen dat organisaties er niet in slagen om succesvolle op AI gebaseerde applicaties te leveren, omdat ze vastzitten in het proces van het omzetten van datawetenschapsmodellen. Deze datasets worden alleen getest op voorbeelddata en houden geen rekening met hoe verschillend de real-world data is.

De combinatie van AI en ML met DevOps-praktijken om continue implementatie en levering van gegevens en ML-intensieve applicaties te creëren, is wat MLOps is.

De meeste data science-teams doen niet alleen aan data science, ze besteden veel tijd aan data-ruzie, datavoorbereiding, het beheren van pakketten en frameworks, enzovoort. Dit alles kan worden beschouwd als functiebeheertaken en MLOps-taken.

MLOps bevindt zich op het snijvlak van DevOps, data engineering en machine learning. MLOps is gebouwd op het bestaande concept van DevOps en de MLOps-oplossingen zijn ontworpen om krachtige inzichten te krijgen met machine learning.

De MLOps-oplossing biedt datawetenschappers een eenvoudigere en efficiënte manier om monitormodellen te onderhouden. Door modellen in productie te nemen en de kloof tussen de stakeholderteams te overbruggen, kunnen ze zich richten op: gegevenswetenschap.

Met behulp van MLOps kan implementatie op elk platform worden gedaan. De datawetenschapper kan zelfs de kaders of de talen kiezen die ze willen gebruiken. MLOps biedt een systeem voor het bewaken van alle modellen, ongeacht waar ze zijn geïmplementeerd of het soort frameworks dat wordt gebruikt om de modellen te bouwen. Het beheer van de productielevenscyclus dat beschikbaar is in het MLOps-framework maakt het voor datawetenschappers gemakkelijker om een groot portfolio van productiemodellen te beheren.

Het beheer van het productiemodel van MLOps zorgt ervoor dat er robuuste governance-praktijken, procesbeoordelingen en tools zijn die risico’s minimaliseren en tegelijkertijd de naleving van de regelgeving garanderen.

Hier zijn zeven redenen waarom MLOps de output van data science-gerelateerde projecten beïnvloeden:

1. Geautomatiseerde omscholing:

Om een model up-to-date te houden, is het vaak bijscholen van cruciaal belang. Als u van plan bent om de resultaten handmatig te controleren, leidt dit tot veel overhead. Door gebruik te maken van geautomatiseerde technieken is het mogelijk om model drift en data input drifts te ontdekken, wat ook de bijbehorende kosten verlaagt. Nadat u het model eenmaal hebt geïmplementeerd, kunt u regelmatig nieuwere modellen trainen en implementeren zonder dat u zich zorgen hoeft te maken over vreemde modelvoorspellingen.

2. Kortere vrijgavecycli:

MLOps maakt met succes gebruik van de concepten van CI/CD-pipelines en end-to-end levenscyclusbeheer, aangezien het sterk gerelateerd is aan DevOps. Met behulp van deze concepten kunnen teams regelmatig testen zonder uitgebreide testdocumentatie, waardoor de implementatie van nieuwe releases mogelijk wordt.

3. Schakelt versiecode in:

Datawetenschap is sterk afhankelijk van code en data, daarom wordt het repliceren van experimenten en analyses een probleem in datawetenschapsprojecten. MLOps lost dit probleem op door versiecode te gebruiken en ook door gebruik te maken van de gebruikte data en modelparameters.

4. Automatiseert handenarbeid:

Hoewel er enkele opstartkosten zijn verbonden aan MLOps, is het beste voordeel ervan dat het de productiviteit van uw project met een enorme marge verhoogt. Met MLOps hoeven datawetenschappers niet alleen handmatig analyses uit te voeren of alledaagse en herhaalbare taken uit te voeren. In plaats daarvan kunnen ze zich concentreren op het bouwen van modellen.

5. Herhaalbare workflows:

MLOps ondersteunt en optimaliseert modellen om automatische en gestroomlijnde wijzigingen mogelijk te maken. Een model dat via MLOps is gemaakt, baant zich een weg naar processen die gegevensdrift mogelijk maken zonder zes maanden vertraging en e-mailketens. Het meet en houdt het gedrag van het model constant onder controle terwijl het draait.

6. Naleving van regelgeving:

Het grootste voordeel van MLOps is dat het helpt bij het volgen van naleving van de regelgeving. De richtlijnen rondom machine learning worden steeds strenger, bijvoorbeeld de AVG-eisen. MLOps-systemen kunnen modellen reproduceren in overeenstemming en in overeenstemming met de originele normen. Zelfs als de modellen en pijplijnen blijven evolueren, blijven de systemen werken volgens alle regels.

7. Vermindering van vooringenomenheid:

MLOps helpt uw organisatie zich te wapenen tegen bepaalde ontwikkelingsvooroordelen, waarvan sommige kunnen leiden tot ondervertegenwoordiging van het publiek of u in juridische problemen kunnen brengen. Wanneer u een effectief MLOps-systeem heeft, zorgt het ervoor dat bepaalde functies binnen een gegevensrapport niet opwegen tegen andere. MLOps verhoogt de geloofwaardigheid en productiviteit van de ontwikkeling van machine learning.

Op te sommen:

Voor een succesvol MLOps-programma moeten veel sleutelrollen met succes worden gebruikt. Als u honderden modellen op schaal ontwikkelt, zou u software-ingenieurs en materiedeskundigen nodig hebben om een deuk te maken. Naast het bouwen van robuuste ML-oplossingen, zijn communicatie met belanghebbenden, het hebben van duidelijke verwachtingen, bijscholing van medewerkers, enz. ook cruciaal voor het leveren van waarde. Met MLOps ingeschakelde praktijken helpen datawetenschappers deze doelen te bereiken.