Domino のエンタープライズ MLOps プラットフォームは、組織にどのようなメリットをもたらしますか?

公開: 2022-08-09

序章

人工知能は世界を変えています。それに伴い、AI 開発の専門家に対する需要が前例のないほど急増しているのも目の当たりにしています。ビジネス上の問題を解決するために AI を採用する企業が直面する最大の課題の 1 つは、大規模な ML モデルを構築してデプロイできる熟練したリソースを見つけることです。もう 1 つの課題は、データから最大の価値を引き出せるようにデータを効果的に管理することです。 Domino Data Lab のエンタープライズ MLOps プラットフォームは、フルスタックの自動化を提供することでこれらの問題を解決し、AI プロジェクトを加速し、モデルの開発から展開と監視まで、そのすべての段階でコンプライアンスを確保します。

Domino のエンタープライズ MLOps プラットフォームのビジネス上の利点

Domino のエンタープライズ MLOps プラットフォームは、企業が機械学習モデルを大規模に構築および展開できるようにするクラウドベースのプラットフォームです。このプラットフォームにより、企業は既存のデータサイエンティストと機械学習エンジニアを使用して、既存のクラウドインフラストラクチャを活用できます。また、ML モデルのパフォーマンスを監視するための一元化されたダッシュボードと、ユーザーと権限を管理する簡単な方法も提供します。

ドミノのエンタープライズ ML Ops プラットフォームは、「Kafka RabbitMQ」という名前の Apache Kafka の上に構築されており、ZooKeeper または Paxos コンセンサスアルゴリズムを通じて永続的なメッセージ配信保証を提供することで高可用性を提供します。 1 つのインスタンスで 1 秒あたり数万のメッセージを処理できる一方で、クラスター構成内の複数のマシン間で水平方向にスケールアウトすることで、必要に応じてメモリまたはディスクストレージに大量のデータを保存できます。通常の運用中にダウンタイムや単一点障害のシナリオは発生しません。上記のクラスター内で利用可能なノードの数に応じて、毎日/夜間のサイクルの運用時間。

MLOps パイプライン

MLOps パイプラインは、開始からデプロイまでのモデルのライフサイクルです。

ML Ops パイプラインは、次の 4 つのステップで構成されます。

モデルの作成 – このステップはデータの準備から始まり、トレーニング、テスト、または評価で終わります。これには、前処理、機能エンジニアリング、および選択が含まれます。次元削減; テキストデータのクリーニング; 正規化 (機能スケーリング); 構築するモデルのタイプに応じて、必要に応じてトークン化/ステミングなどを行います。
トレーニング – このステップには、線形回帰やニューラルネットワークなどの教師あり学習手法を使用してトレーニングデータから学習することが含まれます。
デプロイ – これには、トレーニング済みの機械学習器を本番環境にデプロイすることが含まれます。これにより、トレーニングフェーズの完了後に手動で介入する必要なく、リアルタイムで使用できるようになります。

ML デプロイパイプライン

MLDeployment パイプラインは、モデルをデプロイして管理するための鍵です。これは、次の目的で使用できる一連のツールです。

Domino のエンタープライズ MLOps プラットフォームからモデルをデプロイする
モデルを本番環境でトレーニングしてから、クラウドまたはオンプレミス環境 (またはその両方) にデプロイします。
デプロイされたモデルの本番環境でのパフォーマンスを経時的に監視する

また、プラットフォーム自体からこれらすべての機能にアクセスできるため、Domino の Enterprise MLOps プラットフォーム以外に追加のソフトウェアやサービスは必要ありません。

モデルモニタリングとは？

トレーニング済みのモデルを監視して、最高のパフォーマンスを発揮していることを確認します。

モニタリングは、トレーニング済みモデルのパフォーマンスをモニタリングするプロセスです。監視の主な目的は、モデルに次のような問題があるかどうかを確認することです。

データガバナンス (GDPR、HIPAA)

GDPR と HIPAA は、それぞれヨーロッパと米国での個人データの使用を管理する 2 つの一連の規制です。 GDPR は、自身の個人情報に関する個人の権利を保護するために導入されました。一方、HIPAA は、医療機関が医療記録を処理する方法を管理する一連の規制です。これらのフレームワークは何十年も前から存在していますが、最近更新された新しい基準により、企業は情報の使用/共有方法についてより透明性を高める必要があります。

Domino Data Lab Enterprise MLOps プラットフォームには、これらの規制への準拠に役立つ次のような機能があります。

データガバナンス (GDPR/HIPAA) – この機能を使用すると、組織のすべてのデータガバナンスポリシーを単一のインターフェイスで管理できるため、関係者全員が、財務や金融などの機密情報を含むプロジェクトで協力するときに、何を強化する必要があるかを簡単に理解できます。顧客データ;

Compliance Risk Assessment Toolkit – このツールキットは、ISO 27001 や SOC 1 Type 2 などの業界標準に基づくベストプラクティスに関するガイダンスを提供します。

モデルのバージョニングとは?

モデルのバージョン管理は、MLOps プラットフォームの重要なコンポーネントです。データ、モデル、およびモデルのバージョンを 1 か所で管理できます。

モデルのバージョン管理は、ユーザーの要件に基づいてさまざまな機能や制限を備えた複数のバージョンを作成できるようにすることで、モデルの品質を向上させるのに役立ちます。たとえば、顧客が発注後 7 日以内に配達されたすべての注文と、30 分以内に発注されたが午後 5 時までに受領された注文を分析セットに含めることを希望する場合、他に何も変更せずにこの機能を使用できます。パイプラインコードまたはインフラストラクチャの設定について

人工知能の開発には高度な自動化が必要

AI 開発には高レベルの自動化が必要です。そのため、多くの組織が取り組みの規模を拡大するのが難しいと感じています。これは、AI ソリューションをゼロから開発するプロセスには、さまざまなツールやプロセスが関係しているためです。

このプロセスには、事前要件の収集、データの収集と分析、開発段階、テスト段階など、複数の段階が含まれます。すべてがスムーズかつ正しく進むように、各段階で人間の介入が必要です。いつでも何百人または何千人もの人々がプロジェクトに取り組んでいる可能性があることを考慮すると (運営している組織のタイプによって異なります)、Domino のエンタープライズ MLOps プラットフォームのような組織が自動化するのが非常に難しい理由が明らかになります。可能な限りコストを削減しながら、人工知能ソリューションで目標を達成するためのこの旅のすべてのステップで品質基準を維持できるようにします

Domino Data lab エンタープライズ mlops プラットフォームには、AI プロジェクトを加速する機能があります。

Domino Data lab エンタープライズ mlops プラットフォームには、AI プロジェクトを加速する機能があります。データサイエンティスト、ML エンジニア、データアナリスト向けの完全なエンドツーエンド MLOps プラットフォームを提供します。

モデルの構築、トレーニング、デプロイを容易にする包括的なツールセットを AI モデルに提供することで、AI モデルの開発を加速します。このプラットフォームは、複数の言語 (Python を含む) でのトレーニングも簡素化するため、各言語で必要なコード構文やライブラリについて心配することなく、すぐに機械学習を使い始めることができます。

結論

このブログ投稿では、Domino のエンタープライズ MLOps プラットフォームの主な利点について説明しました。インフラストラクチャと自動化ツールを使用して AI プロジェクトをサポートする機能により、ML モデルのインフラストラクチャとデプロイパイプラインの管理を心配することなく、優れた製品の構築に集中できます。

著者略歴

Priya は、市場調査で約 7 年の経験があります。現在、彼女は Valasys Media でアシスタントマネージャー (コンテンツストラテジスト) として働いています。Valasys Media は、世界中のトップ B2B メディアパブリッシャーの 1 つです。彼女はクライアント向けにいくつかのパーソナライズされたレポートを準備しており、市場セグメンテーション、オーディエンスのクラスター分析、およびインバウンド方法論について多くの調査を行ってきました. 彼女は、いくつかのプロジェクトで政府機関や企業と協力してきました。彼女はさまざまな興味を持っており、問題解決へのデータ駆動型アプローチを信じています。彼女は科学の修士号を取得しており、マーケティング、科学、データサイエンス、統計学以外の人生に関するあらゆることについて幅広く執筆しています。彼女は高次の現実を固く信じており、人生には私たちが理解できる以上のことが常にあると信じています。彼女は精神的なヒーラーであり、タロットの開業医であり、精神的な生き方を信じ、ヨガと瞑想を実践しています. 執筆以外の時間は、音楽や料理を楽しんでいます。