Como a plataforma MLOps corporativa da Domino beneficiará sua organização?

Introdução

A inteligência artificial está transformando o mundo. E, com isso, também estamos testemunhando um aumento sem precedentes na demanda por profissionais de desenvolvimento de IA. Um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas que adotam a IA para resolver problemas de negócios é encontrar recursos qualificados que possam criar e implantar modelos de ML em escala. Outro desafio é gerenciar seus dados de forma eficaz para que eles possam obter o máximo valor deles. A plataforma MLOps corporativa do Domino Data Lab resolve esses dois problemas fornecendo automação de pilha completa que acelera seus projetos de IA e garante a conformidade em todas as fases deles - desde o desenvolvimento do modelo até a implantação e monitoramento

Benefícios comerciais da plataforma MLOps corporativa da Domino

A plataforma MLOps corporativa da Domino é uma plataforma baseada em nuvem que permite que as empresas criem e implantem modelos de aprendizado de máquina em escala. A plataforma permite que as empresas aproveitem a infraestrutura de nuvem existente, usando cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina existentes. Ele também fornece um painel centralizado para monitorar o desempenho do seu modelo de ML, além de uma maneira fácil de gerenciar usuários e permissões.

A plataforma Enterprise ML Ops da Domino foi construída sobre o Apache Kafka chamado “Kafka RabbitMQ”, que oferece alta disponibilidade ao fornecer garantias duráveis ​​de entrega de mensagens por meio de algoritmos de consenso ZooKeeper ou Paxos. Uma única instância pode lidar com dezenas de milhares de mensagens por segundo enquanto pode armazenar grandes quantidades de dados na memória ou armazenamento em disco de acordo com a necessidade, dimensionando horizontalmente em várias máquinas em sua configuração de cluster sem tempo de inatividade ou cenários de falha de ponto único ocorrendo durante o normal horas de operação ciclos diários/noturnos, dependendo de quantos nós estão disponíveis no(s) referido(s) cluster(s).

Pipeline MLOps

O pipeline MLOps é o ciclo de vida de um modelo desde o início até a implantação.

O pipeline de operações de ML consiste em quatro etapas:

• Criação do Modelo – Esta etapa começa com a preparação de dados e termina com treinamento, teste ou avaliação. Inclui pré-processamento, engenharia de recursos e seleção; redução de dimensionalidade; limpeza de dados de texto; normalização (escalonamento de recursos); tokenização/lematização, se necessário, etc., dependendo do tipo de modelo que você deseja construir.
• Treinamento – Esta etapa envolve aprender com seus dados de treinamento usando técnicas de aprendizado supervisionado, como regressão linear ou redes neurais, onde você rotulou exemplos fornecidos por você ou por seus clientes.
• Implantação – Isso envolve a implantação de seu aprendizado de máquina treinado no ambiente de produção, o que permite que ele seja usado em tempo real sem qualquer intervenção manual necessária após a conclusão da fase de treinamento

Pipeline de implantação de ML

O Pipeline MLDeployment é sua chave para implantar modelos e gerenciá-los. É um conjunto de ferramentas que você pode usar para:

• Implante modelos da plataforma MLOps Enterprise da Domino's
• Treine seu modelo em nosso ambiente de produção e, em seguida, implante-o em seu ambiente de nuvem ou local (ou ambos)
• Monitore o desempenho de um modelo implantado em produção ao longo do tempo

Você também tem acesso a todos esses recursos por meio da própria plataforma, portanto, não precisa de nenhum software ou serviço extra fora da Plataforma MLOps Corporativa da Domino.

O que é um modelo de monitoramento?

Monitore seus modelos treinados para garantir que eles tenham o melhor desempenho.

O monitoramento é um processo de monitoramento do desempenho de um modelo treinado. O principal objetivo do monitoramento é descobrir se há algum problema com o modelo, como:

Governança de Dados (GDPR, HIPAA)

GDPR e HIPAA são dois conjuntos de regulamentos que regem o uso de dados pessoais na Europa e nos EUA, respectivamente. O GDPR foi introduzido para proteger os direitos dos indivíduos em relação às suas próprias informações pessoais, enquanto o HIPAA é um conjunto de regulamentos que regem como as organizações de saúde lidam com registros médicos. Essas estruturas existem há décadas, mas foram atualizadas recentemente com novos padrões que exigem que as empresas sejam mais transparentes com a forma como usam/compartilham suas informações.

O Domino Data Lab Enterprise MLOps Platform possui recursos que podem ajudá-lo a cumprir esses regulamentos, incluindo:

• Governança de dados (GDPR/HIPAA) – Esse recurso ajuda você a gerenciar todas as políticas de governança de dados da sua organização por meio de uma única interface, para que seja mais fácil para todos os envolvidos entenderem o que precisa ser monitorado quando chegar a hora de trabalharem juntos em projetos que envolvam informações confidenciais, como finanças ou dados do cliente;

• Kit de ferramentas de avaliação de risco de conformidade – este kit de ferramentas fornece orientação sobre as melhores práticas com base em padrões do setor, como ISO 27001 ou SOC 1 Tipo 2.

O que é Versionamento de Modelo?

O controle de versão do modelo é um componente chave da plataforma MLOps. Ele permite que você gerencie seus dados, modelos e versões de modelos em um só lugar.

O controle de versão de modelo ajuda a melhorar a qualidade de seus modelos, permitindo que você crie várias versões com diferentes recursos ou limitações com base nos requisitos do usuário. Por exemplo, se um cliente quiser que todos os pedidos que foram entregues dentro de sete dias após serem feitos, bem como aqueles feitos dentro de 30 minutos, mas recebidos até as 17h, sejam incluídos em seu conjunto de análise, ele poderá usar essa funcionalidade sem precisar alterar mais nada sobre o código do pipeline ou a configuração da infraestrutura

Esforço de desenvolvimento de inteligência artificial requer alto nível de automação

O desenvolvimento de IA requer um alto nível de automação, e é por isso que muitas organizações estão encontrando dificuldades para dimensionar seus esforços. Isso ocorre porque existem muitas ferramentas e processos diferentes envolvidos no processo de desenvolvimento de uma solução de IA do zero.

Existem várias etapas envolvidas neste processo: coleta de pré-requisito, coleta e análise de dados, fase de desenvolvimento, fase de teste etc., que exigem intervenção humana em cada etapa para garantir que tudo corra bem e corretamente. Quando você leva em conta que pode haver centenas ou milhares de pessoas trabalhando em seu projeto a qualquer momento (dependendo do tipo de organização que você administra), fica claro por que é tão difícil para organizações como a Enterprise MLOps Platform da Domino automatizar o máximo possível para que possam reduzir custos mantendo os padrões de qualidade em todas as etapas desta jornada para alcançar seus objetivos com soluções de Inteligência Artificial

A plataforma mlops empresarial do Domino Data lab tem a capacidade de acelerar seus projetos de IA.

A plataforma mlops empresarial do Domino Data lab tem a capacidade de acelerar seus projetos de IA. Ele fornece uma plataforma MLOps completa de ponta a ponta para cientistas de dados, engenheiros de ML e analistas de dados.

Ele acelera o desenvolvimento de modelos de IA, fornecendo a eles um conjunto abrangente de ferramentas que facilitam a criação, o treinamento e a implantação de seus modelos. A plataforma também simplifica o treinamento em vários idiomas (incluindo Python) para que você possa começar a usar o aprendizado de máquina imediatamente, sem precisar se preocupar com a sintaxe do código ou as bibliotecas exigidas por cada idioma.

Conclusão

Nesta postagem do blog, discutimos os principais benefícios da plataforma MLOps corporativa da Domino. Com a capacidade de oferecer suporte a seus projetos de IA com ferramentas de infraestrutura e automação, você pode se concentrar na criação de um ótimo produto em vez de se preocupar em gerenciar a infraestrutura e o pipeline de implantação para seus modelos de ML.

Biografia do autor

Priya tem cerca de 7 anos de experiência em Pesquisa de Mercado. Atualmente, ela está trabalhando para a Valasys Media, como Assistant Manager – Content Strategist, que está entre as principais editoras de mídia B2B em todo o mundo. Ela tem preparado vários relatórios personalizados para nossos clientes e tem feito muitas pesquisas sobre segmentação de mercado, análise de clusters de audiências e metodologias de inbound. Ela trabalhou com institutos governamentais, bem como casas corporativas em vários projetos. Ela possui vários interesses e acredita em uma abordagem orientada por dados para a resolução de problemas. Ela tem uma pós-graduação em ciências e também escreve extensivamente sobre todas as coisas sobre a vida, além de marketing, ciência, ciência de dados e estatística. Ela acredita firmemente em realidades superiores e que sempre há mais na vida do que entendemos. Ela é uma curandeira psíquica e praticante de tarô, que acredita em um modo de vida espiritual e pratica Yoga e meditação. Quando não está escrevendo, você pode encontrá-la curtindo música ou cozinhando.