¿Cómo beneficiará a su organización la plataforma Enterprise MLOps de Domino?

Introducción

La inteligencia artificial está transformando el mundo. Y, con ello, también estamos presenciando un aumento sin precedentes en la demanda de profesionales del desarrollo de IA. Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas que adoptan IA para resolver problemas comerciales es encontrar recursos calificados que puedan construir e implementar modelos ML a escala. Otro desafío es administrar sus datos de manera efectiva para que puedan obtener el máximo valor de ellos. La plataforma empresarial MLOps de Domino Data Lab resuelve ambos problemas al proporcionar una automatización completa que acelera sus proyectos de IA y garantiza el cumplimiento en cada etapa de los mismos, desde el desarrollo del modelo hasta la implementación y el monitoreo.

Beneficios comerciales de la plataforma Enterprise MLOps de Domino

La plataforma empresarial MLOps de Domino es una plataforma basada en la nube que permite a las empresas crear e implementar modelos de aprendizaje automático a escala. La plataforma permite a las empresas aprovechar la infraestructura en la nube existente, utilizando científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático existentes. También proporciona un tablero centralizado para monitorear el rendimiento de su modelo ML, así como una manera fácil de administrar usuarios y permisos.

La plataforma Enterprise ML Ops de Domino se ha construido sobre Apache Kafka denominado "Kafka RabbitMQ", que ofrece alta disponibilidad al proporcionar garantías duraderas de entrega de mensajes a través de los algoritmos de consenso de ZooKeeper o Paxos. Una sola instancia puede manejar decenas de miles de mensajes por segundo y al mismo tiempo puede almacenar grandes cantidades de datos en la memoria o en el almacenamiento en disco según las necesidades al escalar horizontalmente en varias máquinas en su configuración de clúster sin tiempo de inactividad o escenarios de falla de un solo punto que ocurren durante el normal funcionamiento. horas de operación ciclos diarios/nocturnos dependiendo de cuántos nodos estén disponibles dentro de dicho(s) clúster(es).

Canalización de MLOps

La canalización de MLOps es el ciclo de vida de un modelo desde el inicio hasta la implementación.

La canalización de ML Ops consta de cuatro pasos:

• Creación de modelos: este paso comienza con la preparación de datos y finaliza con la capacitación, las pruebas o la evaluación. Incluye preprocesamiento, ingeniería y selección de características; reducción de dimensionalidad; limpieza de datos de texto; normalización (escalado de funciones); tokenización/derivación si es necesario, etc., según el tipo de modelo que desee construir.
• Capacitación: este paso implica aprender de sus datos de capacitación utilizando técnicas de aprendizaje supervisado como regresión lineal o redes neuronales en las que ha etiquetado ejemplos proporcionados por usted o sus clientes.
• Implementación: esto implica implementar su aprendiz automático capacitado en un entorno de producción, lo que permite que se use en tiempo real sin necesidad de intervención manual después de completar la fase de capacitación.

Canalización de implementación de ML

La canalización de MLDeployment es la clave para implementar modelos y administrarlos. Es un conjunto de herramientas que puede utilizar para:

• Implemente modelos desde la plataforma MLOps empresarial de Domino
• Entrene su modelo en nuestro entorno de producción, luego impleméntelo en su nube o entorno local (o ambos)
• Supervisar el rendimiento de un modelo implementado en producción a lo largo del tiempo

También tiene acceso a todas estas funciones a través de la propia plataforma, por lo que no necesita ningún software o servicio adicional fuera de la plataforma Enterprise MLOps de Domino.

¿Qué es un Monitoreo de Modelos?

Supervise sus modelos entrenados para asegurarse de que funcionan al máximo.

El seguimiento es un proceso de seguimiento del rendimiento de un modelo entrenado. El objetivo principal de la supervisión es averiguar si hay algún problema con el modelo, como por ejemplo:

Gobierno de datos (GDPR, HIPAA)

GDPR y HIPAA son dos conjuntos de regulaciones que rigen el uso de datos personales en Europa y EE. UU., respectivamente. El GDPR se introdujo para proteger los derechos de las personas con respecto a su propia información personal, mientras que HIPAA es un conjunto de regulaciones que rigen cómo las organizaciones de atención médica manejan los registros médicos. Estos marcos han existido durante décadas, pero se actualizaron recientemente con nuevos estándares que requieren que las empresas sean más transparentes con la forma en que usan/comparten su información.

La plataforma MLOps empresarial de Domino Data Lab tiene características que pueden ayudarlo a cumplir con estas regulaciones, que incluyen:

• Gobierno de datos (GDPR/HIPAA): esta función lo ayuda a administrar todas las políticas de gobierno de datos de su organización a través de una sola interfaz para que sea más fácil para todos los involucrados comprender qué necesita seguir cuando llega el momento de trabajar juntos en proyectos que involucran información confidencial como finanzas o datos de los clientes;

• Kit de herramientas de evaluación de riesgos de cumplimiento: este kit de herramientas proporciona orientación sobre las mejores prácticas basadas en estándares de la industria como ISO 27001 o SOC 1 Tipo 2.

¿Qué es el control de versiones del modelo?

El control de versiones del modelo es un componente clave de la plataforma MLOps. Le permite administrar sus datos, modelos y versiones de modelos en un solo lugar.

El control de versiones de modelos ayuda a mejorar la calidad de sus modelos al permitirle crear múltiples versiones con diferentes características o limitaciones según los requisitos del usuario. Por ejemplo, si un cliente desea que se incluyan en su conjunto de análisis todos los pedidos que se entregaron dentro de los siete días posteriores a la realización, así como los realizados dentro de los 30 minutos pero recibidos antes de las 5:00 p. m., entonces puede usar esta funcionalidad sin tener que cambiar nada más. sobre su código de tubería o configuración de infraestructura

El esfuerzo de desarrollo de inteligencia artificial requiere un alto nivel de automatización

El desarrollo de IA requiere un alto nivel de automatización, por lo que a muchas organizaciones les resulta difícil escalar sus esfuerzos. Esto se debe a que hay muchas herramientas y procesos diferentes involucrados en el proceso de desarrollo de una solución de IA desde cero.

Hay múltiples etapas involucradas en este proceso: recopilación de requisitos previos, recopilación y análisis de datos, fase de desarrollo, fase de prueba, etc., que requieren la intervención humana en cada etapa para garantizar que todo funcione sin problemas y correctamente. Cuando tiene en cuenta que puede haber cientos o miles de personas trabajando en su proyecto en un momento dado (según el tipo de organización que dirija), queda claro por qué es tan difícil para organizaciones como la plataforma Enterprise MLOps de Domino para automatizar tanto como sea posible para que puedan reducir los costos y al mismo tiempo mantener los estándares de calidad en cada paso de este viaje hacia el logro de sus objetivos con soluciones de Inteligencia Artificial

La plataforma mlops empresarial de Domino Data lab tiene la capacidad de acelerar sus proyectos de IA.

La plataforma mlops empresarial de Domino Data lab tiene la capacidad de acelerar sus proyectos de IA. Proporciona una plataforma MLOps completa de extremo a extremo para científicos de datos, ingenieros de ML y analistas de datos.

Acelera el desarrollo de modelos de IA al proporcionarles un conjunto integral de herramientas que les facilita la construcción, el entrenamiento y la implementación de sus modelos. La plataforma también simplifica la capacitación en varios idiomas (incluido Python) para que pueda comenzar a usar el aprendizaje automático de inmediato sin tener que preocuparse por la sintaxis del código o las bibliotecas requeridas por cada idioma.

Conclusión

En esta publicación de blog, hemos discutido los beneficios clave de la plataforma empresarial MLOps de Domino. Con su capacidad para respaldar sus proyectos de IA con infraestructura y herramientas de automatización, puede concentrarse en crear un gran producto en lugar de preocuparse por administrar la infraestructura y la canalización de implementación para sus modelos de ML.

Biografía del autor

Priya tiene alrededor de 7 años de experiencia en investigación de mercado. Actualmente, trabaja para Valasys Media, como Subgerente - Estratega de contenido, que se encuentra entre los principales editores de medios B2B en todo el mundo. Ha estado preparando varios informes personalizados para nuestros clientes y ha investigado mucho sobre segmentación de mercado, análisis de grupos de audiencias y metodologías de entrada. Ha trabajado con institutos gubernamentales y casas corporativas en varios proyectos. Posee varios intereses y cree en un enfoque basado en datos para la resolución de problemas. Tiene un posgrado en ciencias y escribe extensamente sobre todo lo relacionado con la vida además de marketing, ciencia, ciencia de datos y estadísticas. Ella cree firmemente en las realidades superiores y en que siempre hay más en la vida de lo que entendemos. Es sanadora psíquica y practicante del tarot, que cree en una forma de vida espiritual y practica yoga y meditación. Cuando no está escribiendo, puede encontrarla disfrutando de la música o cocinando.