Wat betekent MLOps? Een blog over machine learning-bewerkingen
I write about fintech, data, and everything around it
Machine Learning (ML) is een van de populairste en meest besproken onderwerpen in de Big Data-ruimte. Maar wat is MLOps? Wat zijn de voordelen van MLOps? En hoe ermee aan de slag te gaan? In dit bericht zullen we enkele gebruiksscenario’s presenteren die u kunnen helpen beslissen of MLOps geschikt is voor uw probleem of niet.
Machine learning heeft een onmetelijk potentieel. Met Machine Learning kunnen bedrijven en individuen oplossingen implementeren die de omzet verhogen, efficiënte workflows creëren, tijd besparen, de klantervaring verbeteren en de totale kosten verlagen. Dit is echter onmogelijk zonder een solide kader.
En dit is wanneer MLOps in beeld komt. MLOps helpt bij het automatiseren van de ontwikkeling en implementatie van het ML-model. Hierdoor bereikt u sneller en vaker de markt met lagere operationele kosten. Maar wat is MLOps en hoe verschilt het van DevOps?
Het antwoord op bovenstaande vraag vind je hieronder in deze blog. Hier bespreken we wat MLOps is en hoe het nuttig is in de machine learning-wereld. We zullen ook bespreken hoe het verschilt van DevOps.
Wat is MLP’s?
MLOps bestaat uit twee acroniemen, ML en Ops. ML staat voor Machine Learning en Ops staat voor Operation. In combinatie staat MLOps dus voor Machine Learning Operations.
Machine Learning Operations of MLOps is een unieke set regels of praktijken waarmee operationele professionals en datawetenschappers snel kunnen communiceren en samenwerken.
Door deze praktijken toe te passen, kunt u de kwaliteit verbeteren, het beheer vereenvoudigen en de implementatie van deep learning- en machine learning-modellen automatiseren. Met MLOps kunt u de ML/DL-modellen afstemmen op de zakelijke behoeften en andere wettelijke vereisten.
MLOps is alles wat je nodig hebt om AI-modellen te maken, uitvoeren, implementeren, trainen en bijscholen. MLOps heeft drie hoofdcomponenten :
- DevOps (IT)
- Machinaal leren
- Data-engineering
Bekijk deze video van onze Senior Digital Manager, Saifudeen Khan, om te begrijpen wat MLOps is en waarom het moet worden toegepast voor machine learning-systemen. Luister naar de video en laat ons je mening of vragen weten in het gedeelte met video-opmerkingen.
Waarin verschilt MLOps van DevOps?
In wezen lijkt MLOps vrij veel op DevOps. MLOps zijn immers eigenlijk afgeleid van DevOps. Als het echter op uitvoering aankomt, veranderen beide praktijken van pad. Laten we leren hoe:
1. Meer experimenteel
MLOps is veel experimenteler van aard dan DevOps. De Deep Learning/Machine Learning-engineers en datawetenschappers kunnen verschillende factoren aanpassen, zoals:
- Parameters
- Hyperparameters
- Modellen
En gedurende deze tijd moeten ingenieurs de codebase en gegevens bijhouden en beheren voor reproduceerbare resultaten.
2. Testen
DevOps omvat unittesten en integratietesten. MLOps omvat modeltraining en modelvalidatie, samen met integratie en unit testing.
3. Teamsamenstelling
In het geval van DevOps zijn er alleen software-engineers. Dit is echter niet het geval bij MLOps. Teams in ML-projecten omvatten ontwikkelaars, datawetenschappers en dataonderzoekers, enz. De ML-onderzoekers en datawetenschappers richten zich op data-analyse, model (Data Modelleren) ontwikkelen en experimenteren.
4. Implementatie
Handmatig functies toevoegen en uploaden is eenvoudig in het geval van conventionele softwareprogramma’s.
Het is echter vrij complex in het geval van Machine Learning. U kunt niet zomaar een ML-model implementeren dat offline is getraind. In dit geval moet u een pijplijn maken die het model opnieuw traint en automatisch implementeert.
Dit is complex omdat u alle stappen moet automatiseren om modellen opnieuw te trainen en te valideren die handmatig door de datawetenschappers zouden zijn gedaan.
5. Controle
Monitoring is niet al te cruciaal in het geval van conventionele software.
U moet echter alle ML-modellen in productie bewaken. Naast de ML-modellen moet u ook de gegevensstatistieken bewaken die worden gebruikt om het model te bouwen. Dit komt omdat de statistieken in de loop van de tijd zullen veranderen.
Melding moet ook worden ingesteld. Met deze melding kunt u wijzigingen ongedaan maken als er iets onverwachts gebeurt.
Dit waren enkele belangrijke verschillen tussen DevOps en MLOps. Laten we nu naar de kernpraktijken van MLOps gaan.
Wat zijn de voordelen van MLOp’s?
Er zijn veel voordelen aan het toepassen van een machine learning-benadering bij het runnen van uw bedrijf. Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van MLOps:
1. Snelle innovatie
MLOps maakt samenwerken voor iedereen gemakkelijk, waaronder:
- Analyseprofessionals
- IT-ingenieurs
- Gegevensverwerkingsteams, waaronder gegevenswetenschappers en ML-ingenieurs
Zo ontstaat er geen communicatiekloof. Ook kan een bedrijf snel meer Machine Learning-modellen ontwikkelen en implementeren met behulp van:
- Toezicht houden
- Geldigmaking
- Managementsystemen voor machinaal leren
2. Reproduceerbare modellen en workflows
Reproduceerbaarheid van workflows en modellen is noodzakelijk voor Machine Learning. En MLOps helpt daarbij. Met behulp van reproduceerbare modellen en workflows kunt u variaties in modeliteratie verminderen. U kunt ook geavanceerde modelregisters samen met gegevenssetregisters gebruiken om bronnen bij te houden.
Bovendien kunt u zorgen voor een consistente levering van modellen door ML-pijplijnen te maken voor het ontwerpen, implementeren en beheren van modelworkflows.
3. Inzet van High Precision-modellen
Met MLOps kunt u modellen met hoge precisie efficiënter en sneller implementeren. U kunt bijvoorbeeld snel automatische schaal- en packmodellen gebruiken. Ook kunt u bij alle stappen een hoge kwaliteit garanderen met behulp van modelvalidatie en profilering.
Bovendien kunt u de ML-modellen migreren naar de productieomgeving met behulp van beheerde implementatie.
4. Beter beheer van de ML-levenscyclus
Met de ingebouwde integraties met GitHub en Azure DevOps kun je de ML-workflows eenvoudig automatiseren en beheren. U kunt CI/CD bijvoorbeeld gebruiken om het omscholingsproces te vereenvoudigen en ML te integreren in de bestaande processen. Op deze manier kunt u de prestaties van uw model in de loop van de tijd verbeteren.
5. Eenvoudig bronnenbeheer
MLOps maakt resourcebeheer eenvoudig. U kunt quota instellen voor resources en ervoor zorgen dat privacy, beveiliging en andere normen worden nageleefd door beleid af te dwingen. Omdat u ML-resources kunt markeren en experimenten automatisch kunt volgen, kunt u eenvoudig voldoen aan de regelgeving met behulp van audittrails.
Bovendien kunt u auditing inschakelen door de modeloorsprong en versiegeschiedenis bij te houden.
Wat zijn de beste kernpraktijken van MLOps?
Het is geen vraag waar een simpel antwoord op is. Er zijn veel verschillende technologieën, methoden en algoritmen om uit te kiezen. Hier zijn enkele van de belangrijkste best practices van MLOps:
1. Machine Learning-pijpleidingen
Data Pipeline is een cruciaal concept van data engineering. Een gegevenspijplijn heeft alle transformaties die worden toegepast op de gegevens van de bron tot de bestemming.
Meestal wordt een grafische weergave van datapijplijnen gebruikt waarbij:
- Elk knooppunt staat voor transformatie.
- En randen vertegenwoordigen de uitvoeringsvolgorde of afhankelijkheden.
2. Hybride teams
Hybride teams met de vereiste vaardigheden zijn nodig voor een succesvolle ontwikkeling en implementatie van ML-modellen. Elk team moet minimaal bestaan uit een ML Engineer of een Data Scientist, een DevOps Engineer en een Data Engineer. Dat komt omdat een datawetenschapper in zijn eentje niet het maximale uit MLOps kan halen.
3. Modelversies
Een versiecode is alles wat je nodig hebt bij traditionele softwareontwikkeling. In ML moet u echter, samen met de versiecode, ook het volgende bijhouden:
- De modelversies
- Gegevens gebruikt voor het trainen van de modellen
- Samen met metaalinformatie zoals hyperparameters
4. Modelvalidatie
ML-modellen zijn veel moeilijker te testen dan de DevOps-modellen als het gaat om testen. Dat komt omdat in ML geen enkel model nauwkeurige resultaten geeft. Het betekent simpelweg dat de validatieresultaten statistisch van aard moeten zijn in plaats van binair (geslaagd of mislukt).
5. Gegevensvalidatie
Het valideren van de invoergegevens is cruciaal in ML-modellen. Naast de validaties op basisniveau, moet u zorgen voor validatie op een hoger niveau van statistische invoereigenschappen. De reden is dat als de gegevens in de invoerfase variëren, dit van invloed kan zijn op het getrainde model en de voorspellingen ervan.
6. Bewaking
Nog een andere best practice van MLOps is monitoring. Naast het bewaken van de latentie, verzadiging, fouten en verkeer, moet u zich ook concentreren op de voorspellingsprestaties van het model. Het is omdat ML-systemen enorm zijn en basiscontrole niet goed genoeg is om succes te garanderen.
Afsluiten
Inmiddels moet u hebben begrepen wat MLOP’s zijn en hoe nuttig het is voor bedrijven. MLOps is een soort brandstof die je nodig hebt om je ML-voertuig van stroom te voorzien. Zorg er dus voor dat u de best practices van MLOps volgt om van de voordelen te genieten.
U kunt echter contact opnemen met Zuci Systems als u hulp nodig heeft. Wij zijn een betrouwbare organisatie die bedrijven helpt met projecten waarbij Data Science, Digital Engineering, Business Intelligence en Software testen.
Bekijk de onderstaande video, waarin onze klant, Padmanaban TA, Head of Digital Banking bij City Union Bank, uitlegt hoe Zuci Systems heeft geholpen de afhankelijkheid van handmatige acceptatie van goudleningen te verminderen en een wetenschappelijke benadering heeft geïmplementeerd om de nauwkeurigheid van de risicobeoordeling te verbeteren met diepere inzichten voor hun bestaande en nieuwe potentiële kredietnemers.
Plan een gesprek van 30 minuten met onze data-engineers om uw dataproblemen te identificeren en op te lossen en een datagedreven organisatie te worden. Meld u aan en ontvang gratis uw op maat gemaakte roadmap.
