W jaki sposób platforma Enterprise MLOps firmy Domino przyniesie korzyści Twojej organizacji?

Wstęp

Sztuczna inteligencja zmienia świat. A wraz z nim jesteśmy również świadkami bezprecedensowego wzrostu zapotrzebowania na specjalistów ds. rozwoju sztucznej inteligencji. Jednym z największych wyzwań, przed jakimi stają firmy stosujące sztuczną inteligencję do rozwiązywania problemów biznesowych, jest znalezienie wykwalifikowanych zasobów, które potrafią budować i wdrażać modele ML na dużą skalę. Kolejnym wyzwaniem jest efektywne zarządzanie danymi, aby mogli czerpać z nich maksymalną wartość. Platforma MLOps dla przedsiębiorstw firmy Domino Data Lab rozwiązuje oba te problemy, zapewniając pełną automatyzację, która przyspiesza projekty sztucznej inteligencji i zapewnia zgodność na każdym ich etapie — od opracowania modelu po wdrożenie i monitorowanie

Korzyści biznesowe platformy Domino Enterprise MLOps

Platforma MLOps dla przedsiębiorstw firmy Domino to platforma oparta na chmurze, która umożliwia przedsiębiorstwom tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Platforma pozwala przedsiębiorstwom na wykorzystanie istniejącej infrastruktury chmury przy użyciu istniejących naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego. Zapewnia również scentralizowany pulpit nawigacyjny do monitorowania wydajności modelu ML, a także łatwy sposób zarządzania użytkownikami i uprawnieniami.

Platforma Enterprise ML Ops firmy Domino została zbudowana na bazie Apache Kafka o nazwie „Kafka RabbitMQ”, która oferuje wysoką dostępność poprzez zapewnienie trwałych gwarancji dostarczania wiadomości za pośrednictwem algorytmów konsensusu ZooKeeper lub Paxos. Pojedyncza instancja może obsłużyć dziesiątki tysięcy wiadomości na sekundę, jednocześnie będąc w stanie przechowywać duże ilości danych w pamięci lub na dysku w zależności od potrzeb, dzięki skalowaniu w poziomie na wielu maszynach w konfiguracji klastra bez przestojów lub scenariuszy awarii pojedynczego punktu w normalnych warunkach godziny pracy cykle dzienne/nocne w zależności od tego, ile węzłów jest dostępnych we wspomnianym klastrze (klastrach).

Potok MLOps

Potok MLOps to cykl życia modelu od momentu powstania do wdrożenia.

Potok ML Ops składa się z czterech etapów:

• Tworzenie modelu — ten krok rozpoczyna się od przygotowania danych, a kończy szkoleniem, testowaniem lub oceną. Obejmuje przetwarzanie wstępne, inżynierię funkcji i selekcję; redukcja wymiarowości; czyszczenie danych tekstowych; normalizacja (skalowanie cech); tokenizacja / stemming w razie potrzeby itp., W zależności od typu modelu, który chcesz zbudować.
• Szkolenie — ten krok obejmuje uczenie się na podstawie danych szkoleniowych przy użyciu nadzorowanych technik uczenia, takich jak regresja liniowa lub sieci neuronowe, w których oznaczono przykłady dostarczone przez siebie lub klientów.
• Wdrożenie — obejmuje wdrożenie wyszkolonego uczącego się użytkownika maszyn do środowiska produkcyjnego, co umożliwia korzystanie z niego w czasie rzeczywistym bez konieczności ręcznej interwencji wymaganej po zakończeniu fazy szkolenia

Potok wdrażania ML

Potok MLDeployment to klucz do wdrażania modeli i zarządzania nimi. To zestaw narzędzi, których możesz użyć do:

• Wdrażaj modele z platformy Enterprise MLOps Domino
• Wytrenuj swój model w naszym środowisku produkcyjnym, a następnie wdróż go w chmurze lub środowisku lokalnym (lub w obu)
• Monitoruj wydajność wdrożonego modelu w czasie produkcji

Masz również dostęp do wszystkich tych funkcji za pośrednictwem samej platformy, więc nie potrzebujesz żadnego dodatkowego oprogramowania ani usług poza platformą Domino's Enterprise MLOps.

Co to jest monitorowanie modelu?

Monitoruj wytrenowane modele, aby upewnić się, że działają jak najlepiej.

Monitorowanie to proces monitorowania wydajności wytrenowanego modelu. Głównym celem monitorowania jest sprawdzenie, czy występują jakieś problemy z modelem, takie jak:

Zarządzanie danymi (RODO, HIPAA)

RODO i HIPAA to dwa zestawy przepisów regulujących wykorzystanie danych osobowych odpowiednio w Europie i Stanach Zjednoczonych. RODO zostało wprowadzone w celu ochrony praw osób fizycznych dotyczących ich danych osobowych, natomiast HIPAA to zbiór przepisów regulujących sposób postępowania z dokumentacją medyczną przez organizacje opieki zdrowotnej. Ramy te istnieją od dziesięcioleci, ale zostały niedawno zaktualizowane o nowe standardy, które wymagają od firm większej przejrzystości w zakresie wykorzystywania/udostępniania informacji.

Platforma Domino Data Lab Enterprise MLOps zawiera funkcje, które mogą pomóc w przestrzeganiu tych przepisów, w tym:

• Data Governance (RODO/HIPAA) — ta funkcja pomaga zarządzać wszystkimi zasadami zarządzania danymi w organizacji za pośrednictwem jednego interfejsu, dzięki czemu wszystkim zaangażowanym łatwiej jest zrozumieć, co wymaga dopilnowania, gdy nadejdzie czas na wspólną pracę nad projektami obejmującymi poufne informacje, takie jak dane finansowe lub dane klienta;

• Zestaw narzędzi do oceny ryzyka braku zgodności — ten zestaw narzędzi zawiera wskazówki dotyczące najlepszych praktyk opartych na standardach branżowych, takich jak ISO 27001 lub SOC 1 typ 2.

Co to jest wersja modelu?

Wersjonowanie modelu jest kluczowym elementem platformy MLOps. Pozwala zarządzać danymi, modelami i wersjami modeli w jednym miejscu.

Wersjonowanie modeli pomaga poprawić jakość modeli, umożliwiając tworzenie wielu wersji z różnymi funkcjami lub ograniczeniami w zależności od wymagań użytkownika. Na przykład, jeśli klient chce, aby wszystkie zamówienia, które zostały dostarczone w ciągu siedmiu dni od złożenia, a także te złożone w ciągu 30 minut, ale otrzymane do godziny 17:00, zostały uwzględnione w jego zestawie do analizy, może skorzystać z tej funkcji bez konieczności zmiany czegokolwiek. o ich kodzie potoku lub konfiguracji infrastruktury

Rozwój sztucznej inteligencji wymaga wysokiego poziomu automatyzacji

Rozwój sztucznej inteligencji wymaga wysokiego poziomu automatyzacji, dlatego wiele organizacji ma trudności ze skalowaniem swoich wysiłków. Dzieje się tak, ponieważ istnieje wiele różnych narzędzi i procesów zaangażowanych w proces tworzenia od podstaw rozwiązania AI.

Proces ten składa się z wielu etapów: zbieranie wymagań wstępnych, gromadzenie i analiza danych, faza rozwoju, faza testowania itp., które wymagają interwencji człowieka na każdym etapie, aby upewnić się, że wszystko przebiega sprawnie i poprawnie. Jeśli weźmiesz pod uwagę, że nad Twoim projektem mogą pracować setki lub tysiące osób w dowolnym momencie (w zależności od typu organizacji, którą prowadzisz), staje się jasne, dlaczego organizacjom takim jak platforma Enterprise MLOps Domino jest tak trudno zautomatyzować tak bardzo, jak to możliwe, aby mogli obniżyć koszty, zachowując jednocześnie standardy jakości na każdym kroku na drodze do osiągnięcia swoich celów dzięki rozwiązaniom Sztucznej Inteligencji

Platforma mlops dla przedsiębiorstw Domino Data lab umożliwia przyspieszenie projektów AI.

Platforma mlops dla przedsiębiorstw Domino Data lab umożliwia przyspieszenie projektów AI. Zapewnia kompletną, kompleksową platformę MLOps dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ML i analityków danych.

Przyspiesza rozwój modeli AI, zapewniając im kompleksowy zestaw narzędzi, które ułatwiają im budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli. Platforma upraszcza również szkolenie w wielu językach (w tym Python), dzięki czemu możesz od razu zacząć korzystać z uczenia maszynowego, nie martwiąc się o składnię kodu lub biblioteki wymagane przez każdy język.

Wniosek

W tym poście na blogu omówiliśmy kluczowe zalety platformy Domino MLOps dla przedsiębiorstw. Dzięki możliwości wspierania projektów AI za pomocą narzędzi infrastruktury i automatyzacji możesz skupić się na tworzeniu doskonałego produktu, zamiast martwić się o zarządzanie infrastrukturą i potok wdrażania modeli ML.

Biografia autora

Priya ma około 7 lat doświadczenia w badaniach rynku. Obecnie pracuje dla Valasys Media jako Assistant Manager – Content Strategist, która należy do czołówki wydawców mediów B2B na całym świecie. Przygotowała kilka spersonalizowanych raportów dla naszych klientów i przeprowadziła wiele badań dotyczących segmentacji rynku, analizy klastrowej odbiorców i metodologii przychodzących. Współpracowała z instytutami rządowymi oraz domami korporacyjnymi przy kilku projektach. Ma różne zainteresowania i wierzy w podejście do rozwiązywania problemów oparte na danych. Ukończyła studia podyplomowe w dziedzinie nauk ścisłych, a także pisze obszernie o wszystkim, co dotyczy życia, poza marketingiem, nauką, nauką o danych i statystyką. Mocno wierzy w wyższe rzeczywistości i że w życiu zawsze jest coś więcej, niż rozumiemy. Jest uzdrowicielką psychiczną i praktykującą tarota, która wierzy w duchowy sposób życia oraz praktykuje jogę i medytację. Kiedy nie pisze, możesz znaleźć ją, która lubi muzykę lub gotuje.