Comment la plate-forme Enterprise MLOps de Domino profitera-t-elle à votre organisation ?

Introduction

L'intelligence artificielle transforme le monde. Et, avec cela, nous assistons également à une augmentation sans précédent de la demande de professionnels du développement de l'IA. L'un des plus grands défis auxquels sont confrontées les entreprises qui adoptent l'IA pour résoudre leurs problèmes commerciaux est de trouver des ressources qualifiées capables de créer et de déployer des modèles ML à grande échelle. Un autre défi consiste à gérer efficacement leurs données afin qu'ils puissent en tirer le maximum de valeur. La plate-forme MLOps d'entreprise de Domino Data Lab résout ces deux problèmes en fournissant une automatisation complète qui accélère vos projets d'IA et garantit la conformité à chaque étape de ceux-ci, du développement du modèle au déploiement et à la surveillance.

Avantages commerciaux de la plate-forme Enterprise MLOps de Domino

La plate-forme MLOps d'entreprise de Domino est une plate-forme basée sur le cloud qui permet aux entreprises de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. La plate-forme permet aux entreprises de tirer parti de l'infrastructure cloud existante, en utilisant des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique existants. Il fournit également un tableau de bord centralisé pour surveiller les performances de votre modèle ML, ainsi qu'un moyen simple de gérer les utilisateurs et les autorisations.

La plate-forme Enterprise ML Ops de Domino a été construite au-dessus d'Apache Kafka nommé "Kafka RabbitMQ" qui offre une haute disponibilité en fournissant des garanties de livraison de messages durables via les algorithmes de consensus ZooKeeper ou Paxos. Une seule instance peut gérer des dizaines de milliers de messages par seconde tout en étant capable de stocker de grandes quantités de données en mémoire ou sur disque selon les besoins en évoluant horizontalement sur plusieurs machines dans sa configuration en cluster sans temps d'arrêt ni scénarios de défaillance à point unique se produisant en temps normal. heures de fonctionnement cycles quotidiens/nocturnes en fonction du nombre de nœuds disponibles au sein dudit ou desdits clusters.

Pipeline MLOps

Le pipeline MLOps est le cycle de vie d'un modèle, de sa création à son déploiement.

Le pipeline ML Ops se compose de quatre étapes :

• Création du modèle - Cette étape commence par la préparation des données et se termine par la formation, les tests ou l'évaluation. Il comprend le prétraitement, l'ingénierie des fonctionnalités et la sélection ; réduction de la dimensionnalité ; nettoyage des données textuelles ; normalisation (mise à l'échelle des fonctionnalités) ; tokenization/stemming si nécessaire, etc., selon le type de modèle que vous souhaitez créer.
• Formation - Cette étape consiste à apprendre à partir de vos données de formation à l'aide de techniques d'apprentissage supervisées telles que la régression linéaire ou les réseaux de neurones où vous avez des exemples étiquetés fournis par vous-même ou vos clients.
• Déploiement - Cela implique de déployer votre apprenant machine formé dans un environnement de production qui lui permet d'être utilisé en temps réel sans aucune intervention manuelle requise après la fin de la phase de formation

Pipeline de déploiement de ML

Le pipeline MLDeployment est votre clé pour déployer des modèles et les gérer. Il s'agit d'un ensemble d'outils que vous pouvez utiliser pour :

• Déployez des modèles à partir de la plateforme Domino's Enterprise MLOps
• Entraînez votre modèle dans notre environnement de production, puis déployez-le dans votre environnement cloud ou sur site (ou les deux)
• Surveiller les performances d'un modèle déployé en production au fil du temps

Vous avez également accès à toutes ces fonctionnalités via la plate-forme elle-même, vous n'avez donc pas besoin de logiciels ou de services supplémentaires en dehors de la plate-forme Enterprise MLOps de Domino.

Qu'est-ce qu'un modèle de surveillance ?

Surveillez vos modèles formés pour vous assurer qu'ils fonctionnent au mieux.

La surveillance est un processus de surveillance des performances d'un modèle entraîné. L'objectif principal de la surveillance est de déterminer s'il y a des problèmes avec le modèle, tels que :

Gouvernance des données (GDPR, HIPAA)

GDPR et HIPAA sont deux ensembles de réglementations qui régissent respectivement l'utilisation des données personnelles en Europe et aux États-Unis. Le GDPR a été introduit pour protéger les droits des individus concernant leurs propres informations personnelles, tandis que HIPAA est un ensemble de réglementations régissant la manière dont les organisations de soins de santé traitent les dossiers médicaux. Ces cadres existent depuis des décennies, mais ont été récemment mis à jour avec de nouvelles normes qui obligent les entreprises à être plus transparentes sur la manière dont elles utilisent/partagent vos informations.

Domino Data Lab Enterprise MLOps Platform possède des fonctionnalités qui peuvent vous aider à vous conformer à ces réglementations, notamment :

• Gouvernance des données (GDPR/HIPAA) - Cette fonctionnalité vous aide à gérer toutes les politiques de gouvernance des données de votre organisation via une interface unique afin qu'il soit plus facile pour toutes les personnes impliquées de comprendre ce qui doit être suivi quand vient le temps de travailler ensemble sur des projets impliquant des informations sensibles telles que des données financières ou données client;

• Boîte à outils d'évaluation des risques de conformité - Cette boîte à outils fournit des conseils sur les meilleures pratiques basées sur les normes de l'industrie telles que ISO 27001 ou SOC 1 Type 2.

Qu'est-ce que la gestion des versions de modèle ?

La gestion des versions de modèle est un élément clé de la plate-forme MLOps. Il vous permet de gérer vos données, modèles et versions de modèles en un seul endroit.

La gestion des versions de modèle permet d'améliorer la qualité de vos modèles en vous permettant de créer plusieurs versions avec différentes fonctionnalités ou limitations en fonction des besoins des utilisateurs. Par exemple, si un client souhaite que toutes les commandes qui ont été livrées dans les sept jours après avoir été passées ainsi que celles passées dans les 30 minutes mais reçues avant 17 heures soient incluses dans son ensemble d'analyse, il peut utiliser cette fonctionnalité sans avoir à changer quoi que ce soit d'autre. sur leur code de pipeline ou la configuration de leur infrastructure

L'effort de développement de l'intelligence artificielle nécessite un haut niveau d'automatisation

Le développement de l'IA nécessite un haut niveau d'automatisation, c'est pourquoi de nombreuses organisations ont du mal à intensifier leurs efforts. En effet, de nombreux outils et processus différents sont impliqués dans le processus de développement d'une solution d'IA à partir de zéro.

Ce processus comporte plusieurs étapes : collecte des pré-exigences, collecte et analyse des données, phase de développement, phase de test, etc., qui nécessitent toutes une intervention humaine à chaque étape pour s'assurer que tout se passe bien et correctement. Lorsque vous tenez compte du fait qu'il peut y avoir des centaines ou des milliers de personnes travaillant sur votre projet à un moment donné (selon le type d'organisation que vous dirigez), alors il devient clair pourquoi il est si difficile pour des organisations comme la plate-forme Enterprise MLOps de Domino d'automatiser autant que possible afin qu'ils puissent réduire les coûts tout en maintenant des normes de qualité à chaque étape de ce parcours vers la réalisation de leurs objectifs avec des solutions d'intelligence artificielle

La plate-forme mlops d'entreprise du laboratoire de données Domino a la capacité d'accélérer vos projets d'IA.

La plate-forme mlops d'entreprise du laboratoire de données Domino a la capacité d'accélérer vos projets d'IA. Il fournit une plate-forme MLOps complète de bout en bout pour les scientifiques des données, les ingénieurs ML et les analystes de données.

Il accélère le développement de modèles d'IA en leur fournissant un ensemble complet d'outils qui leur facilitent la construction, l'entraînement et le déploiement de leurs modèles. La plate-forme simplifie également la formation dans plusieurs langages (y compris Python) afin que vous puissiez commencer à utiliser l'apprentissage automatique immédiatement sans avoir à vous soucier de la syntaxe du code ou des bibliothèques requises par chaque langage.

Conclusion

Dans cet article de blog, nous avons discuté des principaux avantages de la plate-forme MLOps d'entreprise de Domino. Grâce à sa capacité à prendre en charge vos projets d'IA avec des outils d'infrastructure et d'automatisation, vous pouvez vous concentrer sur la création d'un excellent produit au lieu de vous soucier de la gestion de l'infrastructure et du pipeline de déploiement de vos modèles ML.

Biographie de l'auteur

Priya a environ 7 ans d'expérience dans les études de marché. Actuellement, elle travaille pour Valasys Media, en tant que directrice adjointe - stratège de contenu, qui figure parmi les meilleurs éditeurs de médias B2B à travers le monde. Elle a préparé plusieurs rapports personnalisés pour nos clients et a effectué de nombreuses recherches sur la segmentation du marché, l'analyse groupée des audiences et les méthodologies entrantes. Elle a travaillé avec des instituts gouvernementaux ainsi que des maisons d'entreprise dans plusieurs projets. Elle possède divers intérêts et croit en une approche axée sur les données pour la résolution de problèmes. Elle est titulaire d'un diplôme post-diplôme en sciences et écrit beaucoup sur tout ce qui concerne la vie en plus du marketing, de la science, de la science des données et des statistiques. Elle croit fermement aux réalités supérieures et au fait qu'il y a toujours plus dans la vie que ce que nous comprenons. Elle est une guérisseuse psychique et une praticienne du tarot, qui croit en un mode de vie spirituel et pratique le yoga et la méditation. Lorsqu'elle n'écrit pas, vous pouvez la trouver en train de faire de la musique ou de cuisiner.