Bagaimana Platform MLOps Perusahaan Domino Akan Menguntungkan Organisasi Anda?

pengantar

Kecerdasan buatan mengubah dunia. Dan, dengan itu, kami juga menyaksikan lonjakan permintaan profesional pengembangan AI yang belum pernah terjadi sebelumnya. Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh perusahaan yang mengadopsi AI untuk memecahkan masalah bisnis adalah menemukan sumber daya terampil yang dapat membangun dan menerapkan model ML dalam skala besar. Tantangan lain adalah mengelola data mereka secara efektif sehingga mereka dapat memperoleh nilai maksimal darinya. Platform MLOps perusahaan Domino Data Lab memecahkan kedua masalah ini dengan menyediakan otomatisasi tumpukan penuh yang mempercepat proyek AI Anda dan memastikan kepatuhan di setiap tahapnya – mulai dari pengembangan model hingga penerapan & pemantauan

Manfaat Bisnis Platform MLOps Perusahaan Domino

Platform MLOps perusahaan Domino adalah platform berbasis cloud yang memungkinkan perusahaan membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin dalam skala besar. Platform ini memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan infrastruktur cloud yang ada, menggunakan ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin yang ada. Ini juga menyediakan dasbor terpusat untuk memantau kinerja model ML Anda, serta cara mudah untuk mengelola pengguna dan izin.

Platform Enterprise ML Ops Domino telah dibangun di atas Apache Kafka bernama “Kafka RabbitMQ” yang menawarkan ketersediaan tinggi dengan memberikan jaminan pengiriman pesan yang tahan lama melalui algoritma konsensus ZooKeeper atau Paxos. Satu instans dapat menangani puluhan ribu pesan per detik sekaligus dapat menyimpan data dalam jumlah besar dalam memori atau penyimpanan disk sesuai kebutuhan dengan menskalakan secara horizontal di beberapa mesin dalam konfigurasi klasternya tanpa waktu henti atau skenario kegagalan titik tunggal yang terjadi selama normal jam operasi siklus harian/malam tergantung pada berapa banyak node yang tersedia dalam cluster tersebut.

Pipa MLOps

Pipeline MLOps adalah siklus hidup model dari awal hingga penerapan.

Pipeline ML Ops terdiri dari empat langkah:

• Pembuatan Model – Langkah ini dimulai dengan persiapan data dan diakhiri dengan pelatihan, pengujian, atau evaluasi. Ini termasuk preprocessing, rekayasa fitur dan seleksi; pengurangan dimensi; membersihkan data teks; normalisasi (penskalaan fitur); tokenization/stemming jika diperlukan dll, tergantung pada jenis model yang ingin Anda buat.
• Pelatihan – Langkah ini melibatkan pembelajaran dari data pelatihan Anda menggunakan teknik pembelajaran yang diawasi seperti regresi linier atau jaringan saraf di mana Anda telah memberi label contoh yang diberikan oleh Anda sendiri atau pelanggan Anda.
• Deployment – ​​Ini melibatkan penerapan machine learner terlatih Anda ke dalam lingkungan produksi yang memungkinkannya digunakan secara real time tanpa intervensi manual yang diperlukan setelah menyelesaikan fase pelatihan

Pipa Penerapan ML

MLDeployment Pipeline adalah kunci Anda untuk menerapkan model dan mengelolanya. Ini adalah seperangkat alat yang dapat Anda gunakan untuk:

• Terapkan model dari Platform MLOps Perusahaan Domino
• Latih model Anda di lingkungan produksi kami, lalu terapkan ke cloud atau lingkungan lokal Anda (atau keduanya)
• Pantau kinerja model yang diterapkan dalam produksi dari waktu ke waktu

Anda juga memiliki akses ke semua fitur ini melalui platform itu sendiri, jadi Anda tidak memerlukan perangkat lunak atau layanan tambahan di luar Platform MLOps Perusahaan Domino.

Apa itu Pemantauan Model?

Pantau model terlatih Anda untuk memastikan performa terbaiknya.

Pemantauan adalah proses pemantauan kinerja model terlatih. Tujuan utama dari pemantauan adalah untuk mengetahui apakah ada masalah dengan model, seperti:

Tata Kelola Data (GDPR, HIPAA)

GDPR dan HIPAA adalah dua set peraturan yang mengatur penggunaan data pribadi di Eropa dan AS masing-masing. GDPR diperkenalkan untuk melindungi hak individu mengenai informasi pribadi mereka sendiri, sementara HIPAA adalah seperangkat peraturan yang mengatur bagaimana organisasi layanan kesehatan menangani catatan medis. Kerangka kerja ini telah ada selama beberapa dekade tetapi telah diperbarui baru-baru ini dengan standar baru yang mengharuskan perusahaan untuk lebih transparan dengan cara mereka menggunakan/membagikan informasi Anda.

Platform MLOps Perusahaan Domino Data Lab memiliki fitur yang dapat membantu Anda mematuhi peraturan ini termasuk:

• Tata Kelola Data (GDPR/HIPAA) – Fitur ini membantu Anda mengelola semua kebijakan tata kelola data organisasi Anda melalui satu antarmuka sehingga lebih mudah bagi semua orang yang terlibat untuk memahami apa yang perlu dilakukan ketika tiba saatnya bagi mereka untuk bekerja sama dalam proyek yang melibatkan informasi sensitif seperti keuangan atau data pelanggan;

• Toolkit Penilaian Risiko Kepatuhan – Toolkit ini memberikan panduan tentang praktik terbaik berdasarkan standar industri seperti ISO 27001 atau SOC 1 Tipe 2.

Apa itu Model Versioning?

Pembuatan versi model adalah komponen kunci dari platform MLOps. Ini memungkinkan Anda mengelola data, model, dan versi model di satu tempat.

Pembuatan versi model membantu meningkatkan kualitas model Anda dengan memungkinkan Anda membuat beberapa versi dengan fitur atau batasan berbeda berdasarkan kebutuhan pengguna. Misalnya, jika pelanggan menginginkan semua pesanan yang telah dikirim dalam waktu tujuh hari setelah ditempatkan serta pesanan yang dilakukan dalam waktu 30 menit tetapi diterima pada pukul 17.00 untuk dimasukkan dalam set analisis mereka, maka mereka dapat menggunakan fungsi ini tanpa harus mengubah apa pun. tentang kode saluran pipa atau penyiapan infrastruktur mereka

Upaya Pengembangan Kecerdasan Buatan Membutuhkan Otomatisasi Tingkat Tinggi

Pengembangan AI membutuhkan otomatisasi tingkat tinggi, itulah sebabnya banyak organisasi merasa sulit untuk meningkatkan upaya mereka. Ini karena ada banyak alat dan proses berbeda yang terlibat dalam proses pengembangan solusi AI dari awal.

Ada beberapa tahap yang terlibat dalam proses ini: pengumpulan pra-Persyaratan, pengumpulan dan analisis data, tahap pengembangan, tahap pengujian, dll., yang semuanya memerlukan campur tangan manusia di setiap tahap untuk memastikan semuanya berjalan lancar dan benar. Ketika Anda memperhitungkan bahwa mungkin ada ratusan atau ribuan orang yang mengerjakan proyek Anda pada waktu tertentu (tergantung pada jenis organisasi yang Anda jalankan), maka menjadi jelas mengapa begitu sulit bagi organisasi seperti Platform MLOps Perusahaan Domino untuk mengotomatisasi sebanyak mungkin sehingga mereka dapat mengurangi biaya sambil tetap mempertahankan standar kualitas di setiap langkah dalam perjalanan ini untuk mencapai tujuan mereka dengan solusi Kecerdasan Buatan

Platform mlops perusahaan lab Domino Data memiliki kemampuan untuk mempercepat proyek AI Anda.

Platform mlops perusahaan lab Domino Data memiliki kemampuan untuk mempercepat proyek AI Anda. Ini menyediakan platform MLOps ujung-ke-ujung yang lengkap untuk ilmuwan data, insinyur ML, dan analis data.

Ini mempercepat pengembangan model AI dengan menyediakan seperangkat alat komprehensif yang memudahkan mereka untuk membangun, melatih, dan menerapkan model mereka. Platform ini juga menyederhanakan pelatihan di berbagai bahasa (termasuk Python) sehingga Anda dapat langsung mulai menggunakan pembelajaran mesin tanpa harus khawatir tentang sintaks kode atau pustaka yang diperlukan oleh setiap bahasa.

Kesimpulan

Dalam posting blog ini, kami telah membahas manfaat utama dari platform MLOps perusahaan Domino. Dengan kemampuannya untuk mendukung proyek AI Anda dengan infrastruktur dan alat otomatisasi, Anda dapat berfokus pada pembuatan produk hebat daripada khawatir tentang pengelolaan infrastruktur dan jalur penerapan untuk model ML Anda.

Biodata Penulis

Priya memiliki sekitar 7 tahun pengalaman dalam Riset Pasar. Saat ini, dia bekerja untuk Valasys Media, sebagai Asisten Manajer – Ahli Strategi Konten, yang merupakan salah satu Penerbit Media B2B teratas di seluruh dunia. Dia telah menyiapkan beberapa laporan yang dipersonalisasi untuk klien kami & telah melakukan banyak penelitian tentang segmentasi pasar, analisis klaster audiens & metodologi masuk. Dia telah bekerja dengan lembaga pemerintah serta rumah perusahaan di beberapa proyek. Dia memiliki berbagai minat dan percaya pada pendekatan berbasis data untuk pemecahan masalah. Dia memegang pasca-kelulusan di bidang sains juga banyak menulis tentang semua hal tentang kehidupan selain pemasaran, sains, sains data, dan statistik. Dia sangat percaya pada realitas yang lebih tinggi dan bahwa selalu ada lebih banyak hal dalam hidup daripada yang kita pahami. Dia adalah penyembuh psikis dan praktisi tarot, yang percaya pada cara hidup spiritual dan berlatih Yoga dan meditasi. Saat tidak menulis, Anda dapat menemukannya menikmati musik atau memasak.