Wie profitiert Ihr Unternehmen von der Enterprise MLOps-Plattform von Domino?

Einführung

Künstliche Intelligenz verändert die Welt. Und damit erleben wir auch einen beispiellosen Anstieg der Nachfrage nach KI-Entwicklungsexperten. Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen, die KI zur Lösung von Geschäftsproblemen einsetzen, ist die Suche nach qualifizierten Ressourcen, die ML-Modelle in großem Maßstab erstellen und einsetzen können. Eine weitere Herausforderung besteht darin, ihre Daten effektiv zu verwalten, damit sie den maximalen Wert daraus ziehen können. Die Enterprise-MLOps-Plattform von Domino Data Lab löst diese beiden Probleme, indem sie eine Full-Stack-Automatisierung bereitstellt, die Ihre KI-Projekte beschleunigt und die Compliance in jeder Phase sicherstellt – von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und Überwachung

Geschäftsvorteile der Enterprise MLOps-Plattform von Domino

Die Unternehmens-MLOps-Plattform von Domino ist eine Cloud-basierte Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab zu erstellen und bereitzustellen. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, die vorhandene Cloud-Infrastruktur zu nutzen, indem sie vorhandene Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen nutzen. Es bietet auch ein zentralisiertes Dashboard zur Überwachung der Leistung Ihres ML-Modells sowie eine einfache Möglichkeit zur Verwaltung von Benutzern und Berechtigungen.

Die Enterprise ML Ops-Plattform von Domino wurde auf Apache Kafka mit dem Namen „Kafka RabbitMQ“ aufgebaut, das eine hohe Verfügbarkeit bietet, indem es dauerhafte Garantien für die Nachrichtenzustellung durch ZooKeeper- oder Paxos-Konsensalgorithmen bietet. Eine einzelne Instanz kann Zehntausende Nachrichten pro Sekunde verarbeiten und gleichzeitig große Datenmengen je nach Bedarf im Haupt- oder Festplattenspeicher speichern, indem sie horizontal über mehrere Maschinen in ihrer Clusterkonfiguration skaliert wird, ohne dass während des Normalbetriebs Ausfallzeiten oder Einzelfehlerszenarien auftreten Betriebsstunden tägliche/nächtliche Zyklen, je nachdem, wie viele Knoten innerhalb des/der Cluster(s) verfügbar sind.

MLOps-Pipeline

Die MLOps-Pipeline ist der Lebenszyklus eines Modells vom Beginn bis zur Bereitstellung.

Die ML Ops-Pipeline besteht aus vier Schritten:

• Modellerstellung – Dieser Schritt beginnt mit der Datenaufbereitung und endet mit Training, Test oder Evaluierung. Es umfasst Vorverarbeitung, Feature-Engineering und Auswahl; Dimensionsreduktion; Textdaten reinigen; Normalisierung (Feature-Skalierung); Tokenisierung/Stemming, falls erforderlich usw., je nach Art des Modells, das Sie erstellen möchten.
• Training – Dieser Schritt beinhaltet das Lernen aus Ihren Trainingsdaten mithilfe von überwachten Lerntechniken wie linearer Regression oder neuronalen Netzen, bei denen Sie Beispiele gekennzeichnet haben, die von Ihnen oder Ihren Kunden bereitgestellt wurden.
• Bereitstellung – Dies beinhaltet die Bereitstellung Ihres trainierten maschinellen Lernens in der Produktionsumgebung, wodurch es in Echtzeit verwendet werden kann, ohne dass nach Abschluss der Schulungsphase ein manueller Eingriff erforderlich ist

ML-Bereitstellungspipeline

Die MLDeployment-Pipeline ist Ihr Schlüssel zum Bereitstellen und Verwalten von Modellen. Es ist eine Reihe von Tools, die Sie verwenden können, um:

• Stellen Sie Modelle von der Enterprise MLOps-Plattform von Domino bereit
• Trainieren Sie Ihr Modell in unserer Produktionsumgebung und stellen Sie es dann in Ihrer Cloud- oder lokalen Umgebung (oder beiden) bereit.
• Überwachen Sie die Leistung eines bereitgestellten Modells in der Produktion im Laufe der Zeit

Sie haben auch Zugriff auf all diese Funktionen über die Plattform selbst, sodass Sie keine zusätzliche Software oder Dienste außerhalb der Enterprise MLOps-Plattform von Domino benötigen.

Was ist ein Modellmonitoring?

Überwachen Sie Ihre trainierten Modelle, um sicherzustellen, dass sie ihre beste Leistung erbringen.

Überwachung ist ein Prozess zur Überwachung der Leistung eines trainierten Modells. Der Hauptzweck der Überwachung besteht darin, herauszufinden, ob es Probleme mit dem Modell gibt, wie zum Beispiel:

Datenverwaltung (DSGVO, HIPAA)

GDPR und HIPAA sind zwei Regelwerke, die die Verwendung personenbezogener Daten in Europa bzw. den USA regeln. Die DSGVO wurde eingeführt, um die Rechte des Einzelnen in Bezug auf seine eigenen personenbezogenen Daten zu schützen, während HIPAA eine Reihe von Vorschriften darstellt, die regeln, wie Gesundheitsorganisationen mit Krankenakten umgehen. Diese Frameworks gibt es seit Jahrzehnten, sie wurden jedoch kürzlich mit neuen Standards aktualisiert, die von Unternehmen verlangen, transparenter zu sein, wie sie Ihre Informationen verwenden/weitergeben.

Die Domino Data Lab Enterprise MLOps-Plattform verfügt über Funktionen, mit denen Sie diese Vorschriften einhalten können, darunter:

• Data Governance (GDPR/HIPAA) – Diese Funktion hilft Ihnen, alle Data Governance-Richtlinien Ihres Unternehmens über eine einzige Oberfläche zu verwalten, damit alle Beteiligten leichter verstehen, was hartnäckig sein muss, wenn es an der Zeit ist, an Projekten mit sensiblen Informationen wie Finanzen oder zusammenzuarbeiten Kundendaten;

• Compliance Risk Assessment Toolkit – Dieses Toolkit bietet Anleitungen zu Best Practices basierend auf Industriestandards wie ISO 27001 oder SOC 1 Typ 2.

Was ist Modellversionierung?

Die Modellversionierung ist eine Schlüsselkomponente der MLOps-Plattform. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Daten, Modelle und Versionen von Modellen an einem Ort zu verwalten.

Die Modellversionierung trägt zur Verbesserung der Qualität Ihrer Modelle bei, indem Sie je nach Benutzeranforderungen mehrere Versionen mit unterschiedlichen Funktionen oder Einschränkungen erstellen können. Möchte ein Kunde beispielsweise alle Bestellungen, die innerhalb von sieben Tagen nach Aufgabe geliefert wurden, sowie solche, die innerhalb von 30 Minuten aufgegeben, aber bis 17:00 Uhr erhalten wurden, in sein Analyseset aufnehmen, dann kann er diese Funktionalität nutzen, ohne etwas anderes ändern zu müssen über ihren Pipeline-Code oder ihre Infrastruktureinrichtung

Der Entwicklungsaufwand für künstliche Intelligenz erfordert ein hohes Maß an Automatisierung

Die KI-Entwicklung erfordert ein hohes Maß an Automatisierung, weshalb viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre Bemühungen zu skalieren. Dies liegt daran, dass viele verschiedene Tools und Prozesse an der Entwicklung einer KI-Lösung von Grund auf beteiligt sind.

Dieser Prozess umfasst mehrere Phasen: Erfassung der Voranforderungen, Datenerfassung und -analyse, Entwicklungsphase, Testphase usw., die alle in jeder Phase menschliches Eingreifen erfordern, um sicherzustellen, dass alles reibungslos und korrekt abläuft. Wenn Sie berücksichtigen, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt Hunderte oder Tausende von Personen an Ihrem Projekt arbeiten können (je nachdem, welche Art von Organisation Sie betreiben), wird klar, warum es für Organisationen wie die Enterprise MLOps-Plattform von Domino so schwierig ist, zu automatisieren so weit wie möglich, damit sie bei jedem Schritt auf diesem Weg zur Erreichung ihrer Ziele mit Lösungen der künstlichen Intelligenz Kosten senken und gleichzeitig Qualitätsstandards einhalten können

Die Mlops-Plattform von Domino Data Lab für Unternehmen kann Ihre KI-Projekte beschleunigen.

Die Mlops-Plattform von Domino Data Lab für Unternehmen kann Ihre KI-Projekte beschleunigen. Es bietet eine vollständige End-to-End-MLOps-Plattform für Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Datenanalysten.

Es beschleunigt die Entwicklung von KI-Modellen, indem es ihnen einen umfassenden Satz von Tools zur Verfügung stellt, die es ihnen erleichtern, ihre Modelle zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Die Plattform vereinfacht auch das Training in mehreren Sprachen (einschließlich Python), sodass Sie sofort mit dem maschinellen Lernen beginnen können, ohne sich um die Codesyntax oder Bibliotheken kümmern zu müssen, die für jede Sprache erforderlich sind.

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben wir die wichtigsten Vorteile der Unternehmens-MLOps-Plattform von Domino erörtert. Mit der Fähigkeit, Ihre KI-Projekte mit Infrastruktur- und Automatisierungstools zu unterstützen, können Sie sich auf die Entwicklung eines großartigen Produkts konzentrieren, anstatt sich um die Verwaltung der Infrastruktur und der Bereitstellungspipeline für Ihre ML-Modelle zu kümmern.

Autor Bio

Priya hat etwa 7 Jahre Erfahrung in der Marktforschung. Derzeit arbeitet sie als Assistant Manager – Content Strategist für Valasys Media, das zu den weltweit führenden B2B-Medienverlagen gehört. Sie hat mehrere personalisierte Berichte für unsere Kunden erstellt und viel über Marktsegmentierung, Clusteranalyse von Zielgruppen und Inbound-Methoden geforscht. Sie hat in mehreren Projekten sowohl mit Regierungsinstituten als auch mit Unternehmen zusammengearbeitet. Sie hat verschiedene Interessen und glaubt an einen datengesteuerten Ansatz zur Problemlösung. Sie hat einen Abschluss in Naturwissenschaften und schreibt neben Marketing, Wissenschaft, Datenwissenschaft und Statistik ausführlich über alle Dinge des Lebens. Sie glaubt fest an höhere Realitäten und daran, dass es im Leben immer mehr gibt, als wir verstehen. Sie ist eine psychische Heilerin und Tarot-Praktizierende, die an eine spirituelle Lebensweise glaubt und Yoga und Meditation praktiziert. Wenn sie nicht schreibt, genießt sie gerne Musik oder kocht.