In che modo la piattaforma Enterprise MLOps di Domino gioverà alla tua organizzazione?

introduzione

L'intelligenza artificiale sta trasformando il mondo. E, con esso, stiamo anche assistendo a un'impennata senza precedenti nella domanda di professionisti dello sviluppo dell'IA. Una delle maggiori sfide affrontate dalle aziende che adottano l'IA per risolvere i problemi aziendali è trovare risorse qualificate in grado di costruire e distribuire modelli ML su larga scala. Un'altra sfida è gestire i propri dati in modo efficace in modo che possano ricavarne il massimo valore. La piattaforma Enterprise MLOps di Domino Data Lab risolve entrambi questi problemi fornendo un'automazione completa che accelera i tuoi progetti di intelligenza artificiale e garantisce la conformità in ogni fase di essi, dallo sviluppo del modello all'implementazione e al monitoraggio

Vantaggi aziendali della piattaforma Enterprise MLOps di Domino

La piattaforma Enterprise MLOps di Domino è una piattaforma basata su cloud che consente alle aziende di creare e distribuire modelli di machine learning su larga scala. La piattaforma consente alle aziende di sfruttare l'infrastruttura cloud esistente, utilizzando data scientist e ingegneri di machine learning esistenti. Fornisce inoltre un dashboard centralizzato per monitorare le prestazioni del tuo modello ML, nonché un modo semplice per gestire utenti e autorizzazioni.

La piattaforma Enterprise ML Ops di Domino è stata costruita sulla base di Apache Kafka denominata "Kafka RabbitMQ" che offre un'elevata disponibilità fornendo garanzie durevoli di consegna dei messaggi tramite gli algoritmi di consenso ZooKeeper o Paxos. Una singola istanza può gestire decine di migliaia di messaggi al secondo mentre è in grado di archiviare grandi quantità di dati nella memoria o nell'archiviazione su disco in base alle esigenze, scalando orizzontalmente su più macchine nella sua configurazione del cluster senza tempi di inattività o scenari di guasto single point che si verificano durante il normale ore di operatività cicli giornalieri/notturni a seconda di quanti nodi sono disponibili all'interno di detti cluster.

Pipeline MLOps

La pipeline MLOps è il ciclo di vita di un modello dall'inizio alla distribuzione.

La pipeline ML Ops è composta da quattro passaggi:

• Creazione del modello: questo passaggio inizia con la preparazione dei dati e termina con la formazione, il test o la valutazione. Include la preelaborazione, l'ingegneria delle funzionalità e la selezione; riduzione dimensionale; pulizia dei dati di testo; normalizzazione (ridimensionamento delle funzionalità); tokenizzazione/stemming se necessario ecc., a seconda del tipo di modello che si desidera costruire.
• Formazione: questo passaggio prevede l'apprendimento dai dati di formazione utilizzando tecniche di apprendimento supervisionato come la regressione lineare o le reti neurali in cui sono stati etichettati esempi forniti da te o dai tuoi clienti.
• Distribuzione: implica la distribuzione del machine learning addestrato nell'ambiente di produzione che ne consente l'utilizzo in tempo reale senza alcun intervento manuale richiesto dopo il completamento della fase di formazione

Pipeline di distribuzione ML

La pipeline MLDeployment è la chiave per distribuire i modelli e gestirli. È un insieme di strumenti che puoi utilizzare per:

• Distribuisci modelli dalla piattaforma Enterprise MLOps di Domino
• Addestra il tuo modello nel nostro ambiente di produzione, quindi distribuiscilo nel tuo ambiente cloud o locale (o entrambi)
• Monitora le prestazioni di un modello distribuito in produzione nel tempo

Hai anche accesso a tutte queste funzionalità attraverso la piattaforma stessa, quindi non hai bisogno di alcun software o servizio aggiuntivo al di fuori della piattaforma Enterprise MLOps di Domino.

Che cos'è un monitoraggio del modello?

Monitora i tuoi modelli addestrati per assicurarti che funzionino al meglio.

Il monitoraggio è un processo di monitoraggio delle prestazioni di un modello addestrato. Lo scopo principale del monitoraggio è scoprire se ci sono problemi con il modello, come ad esempio:

Governance dei dati (GDPR, HIPAA)

GDPR e HIPAA sono due insiemi di regolamenti che regolano l'uso dei dati personali rispettivamente in Europa e negli Stati Uniti. Il GDPR è stato introdotto per proteggere i diritti degli individui riguardo alle proprie informazioni personali, mentre l'HIPAA è un insieme di regolamenti che disciplinano il modo in cui le organizzazioni sanitarie gestiscono le cartelle cliniche. Questi framework esistono da decenni ma sono stati aggiornati di recente con nuovi standard che richiedono alle aziende di essere più trasparenti su come utilizzano/condividono le tue informazioni.

La piattaforma MLOps di Domino Data Lab Enterprise dispone di funzionalità che possono aiutarti a rispettare queste normative, tra cui:

• Data Governance (GDPR/HIPAA) – Questa funzione ti aiuta a gestire tutte le policy di governance dei dati della tua organizzazione attraverso un'unica interfaccia, in modo che sia più facile per tutte le persone coinvolte capire cosa è necessario perseguitare quando arriva il momento per loro di lavorare insieme su progetti che coinvolgono informazioni sensibili come dati finanziari o dati dei clienti;

• Kit di strumenti per la valutazione del rischio di conformità: questo kit di strumenti fornisce indicazioni sulle migliori pratiche basate su standard di settore come ISO 27001 o SOC 1 tipo 2.

Che cos'è il controllo delle versioni del modello?

Il controllo delle versioni del modello è un componente chiave della piattaforma MLOps. Ti consente di gestire i tuoi dati, modelli e versioni di modelli in un unico posto.

Il controllo delle versioni dei modelli consente di migliorare la qualità dei modelli consentendo di creare più versioni con funzionalità o limitazioni diverse in base ai requisiti dell'utente. Ad esempio, se un cliente desidera che tutti gli ordini che sono stati consegnati entro sette giorni dall'invio e quelli effettuati entro 30 minuti ma ricevuti entro le 17:00 siano inclusi nel proprio set di analisi, può utilizzare questa funzionalità senza dover modificare nient'altro sul codice della pipeline o sulla configurazione dell'infrastruttura

Lo sforzo di sviluppo dell'intelligenza artificiale richiede un alto livello di automazione

Lo sviluppo dell'IA richiede un elevato livello di automazione, motivo per cui molte organizzazioni hanno difficoltà a ridimensionare i propri sforzi. Questo perché ci sono molti strumenti e processi diversi coinvolti nel processo di sviluppo di una soluzione di intelligenza artificiale da zero.

Ci sono più fasi coinvolte in questo processo: raccolta pre-requisito, raccolta e analisi dei dati, fase di sviluppo, fase di test, ecc., che richiedono l'intervento umano in ogni fase per assicurarsi che tutto proceda senza intoppi e correttamente. Quando prendi in considerazione che potrebbero esserci centinaia o migliaia di persone che lavorano al tuo progetto in un dato momento (a seconda del tipo di organizzazione che gestisci), allora diventa chiaro perché è così difficile per organizzazioni come la piattaforma Enterprise MLOps di Domino automatizzare il più possibile in modo da poter ridurre i costi pur mantenendo gli standard di qualità in ogni fase di questo viaggio verso il raggiungimento dei propri obiettivi con le soluzioni di Intelligenza Artificiale

La piattaforma mlops enterprise di Domino Data Lab ha la capacità di accelerare i tuoi progetti di intelligenza artificiale.

La piattaforma mlops enterprise di Domino Data Lab ha la capacità di accelerare i tuoi progetti di intelligenza artificiale. Fornisce una piattaforma MLOps end-to-end completa per data scientist, ingegneri ML e analisti di dati.

Accelera lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale fornendo loro un set completo di strumenti che semplificano la creazione, il training e l'implementazione dei loro modelli. La piattaforma semplifica inoltre la formazione su più linguaggi (incluso Python) in modo da poter iniziare subito a utilizzare l'apprendimento automatico senza doversi preoccupare della sintassi del codice o delle librerie richieste da ciascuna lingua.

Conclusione

In questo post del blog, abbiamo discusso i principali vantaggi della piattaforma MLOps aziendale di Domino. Grazie alla sua capacità di supportare i tuoi progetti di intelligenza artificiale con infrastruttura e strumenti di automazione, puoi concentrarti sulla creazione di un ottimo prodotto invece di preoccuparti della gestione dell'infrastruttura e della pipeline di distribuzione per i tuoi modelli ML.

Biografia dell'autore

Priya ha circa 7 anni di esperienza nelle ricerche di mercato. Attualmente lavora per Valasys Media, come Assistant Manager – Content Strategist, che è tra i migliori editori multimediali B2B in tutto il mondo. Ha preparato diversi report personalizzati per i nostri clienti e ha svolto molte ricerche sulla segmentazione del mercato, l'analisi dei cluster del pubblico e le metodologie inbound. Ha lavorato con istituti governativi e case aziendali in diversi progetti. Possiede vari interessi e crede in un approccio basato sui dati alla risoluzione dei problemi. Ha conseguito una laurea in scienze e scrive ampiamente su tutto ciò che riguarda la vita oltre a marketing, scienza, scienza dei dati e statistica. Crede fermamente nelle realtà superiori e che c'è sempre di più nella vita di quanto comprendiamo. È una guaritrice psichica e una praticante di tarocchi, che crede in uno stile di vita spirituale e pratica Yoga e meditazione. Quando non scrive puoi trovarla che si diverte con la musica o cucinando.