Cum va beneficia organizația dvs. platforma Domino's Enterprise MLOps?

Introducere

Inteligența artificială transformă lumea. Și, odată cu aceasta, asistăm și la o creștere fără precedent a cererii de profesioniști în dezvoltarea AI. Una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă companiile care adoptă AI pentru a rezolva problemele de afaceri este găsirea de resurse calificate care să poată construi și implementa modele ML la scară. O altă provocare este gestionarea eficientă a datelor, astfel încât să poată obține valoare maximă din acestea. Platforma MLOps a companiei Domino Data Lab rezolvă ambele aceste probleme, oferind o automatizare completă care accelerează proiectele dvs. AI și asigură conformitatea în fiecare etapă a acestora - chiar de la dezvoltarea modelului până la implementare și monitorizare.

Beneficiile comerciale ale platformei Domino's Enterprise MLOps

Platforma MLOps pentru întreprinderi Domino este o platformă bazată pe cloud, care permite întreprinderilor să construiască și să implementeze modele de învățare automată la scară. Platforma permite întreprinderilor să folosească infrastructura cloud existentă, folosind oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată existenți. De asemenea, oferă un tablou de bord centralizat pentru monitorizarea performanței modelului dvs. ML, precum și o modalitate ușoară de a gestiona utilizatorii și permisiunile.

Platforma Domino's Enterprise ML Ops a fost construită pe Apache Kafka numit „Kafka RabbitMQ”, care oferă o disponibilitate ridicată, oferind garanții durabile de livrare a mesajelor prin algoritmii de consens ZooKeeper sau Paxos. O singură instanță poate gestiona zeci de mii de mesaje pe secundă, în timp ce poate stoca cantități mari de date în memorie sau stocare pe disc, în funcție de necesități, extinzându-se orizontal pe mai multe mașini din configurația sa de cluster, fără timpi de nefuncționare sau scenarii de eșec într-un singur punct. ore de operare cicluri zilnice/noapte, în funcție de câte noduri sunt disponibile în cadrul (clusterelor) menționate.

Conducta MLOps

Conducta MLOps este ciclul de viață al unui model de la început până la implementare.

Conducta ML Ops constă din patru pași:

• Crearea modelului – Acest pas începe cu pregătirea datelor și se termină cu instruire, testare sau evaluare. Include preprocesarea, ingineria caracteristicilor și selecția; reducerea dimensionalității; curățarea datelor text; normalizare (scalarea caracteristicilor); tokenizare/stemming dacă este necesar etc., în funcție de tipul de model pe care doriți să îl construiți.
• Antrenament – ​​Acest pas implică învățarea din datele tale de antrenament folosind tehnici de învățare supravegheată, cum ar fi regresia liniară sau rețelele neuronale, în care ai etichetat exemple furnizate de tine sau de clienții tăi.
• Implementare - Aceasta implică implementarea cursantului dvs. de mașină instruit în mediul de producție, ceea ce îi permite să fie utilizat în timp real fără nicio intervenție manuală necesară după finalizarea fazei de instruire

Conducta de implementare ML

Conducta MLDeployment este cheia dumneavoastră pentru implementarea modelelor și gestionarea acestora. Este un set de instrumente pe care le puteți folosi pentru a:

• Implementați modele de pe platforma Domino's Enterprise MLOps
• Antrenați-vă modelul în mediul nostru de producție, apoi implementați-l în cloud sau în mediul local (sau ambele)
• Monitorizați performanța unui model implementat în producție în timp

De asemenea, aveți acces la toate aceste funcții prin intermediul platformei în sine, astfel încât nu aveți nevoie de niciun software sau servicii suplimentare în afara Platformei MLOps Enterprise Domino.

Ce este un model de monitorizare?

Monitorizați-vă modelele instruite pentru a vă asigura că au performanțe optime.

Monitorizarea este un proces de monitorizare a performanței unui model antrenat. Scopul principal al monitorizării este de a afla dacă există probleme cu modelul, cum ar fi:

Guvernarea datelor (GDPR, HIPAA)

GDPR și HIPAA sunt două seturi de reglementări care reglementează utilizarea datelor cu caracter personal în Europa și, respectiv, în SUA. GDPR a fost introdus pentru a proteja drepturile persoanelor cu privire la propriile lor informații personale, în timp ce HIPAA este un set de reglementări care reglementează modul în care organizațiile de asistență medicală gestionează dosarele medicale. Aceste cadre există de zeci de ani, dar au fost actualizate recent cu noi standarde care impun companiilor să fie mai transparente cu privire la modul în care vă folosesc/partajează informațiile.

Platforma Domino Data Lab Enterprise MLOps are funcții care vă pot ajuta să respectați aceste reglementări, inclusiv:

• Guvernarea datelor (GDPR/HIPAA) – Această caracteristică vă ajută să gestionați toate politicile de guvernanță a datelor ale organizației dvs. printr-o singură interfață, astfel încât să fie mai ușor pentru toți cei implicați să înțeleagă ce trebuie să facă atunci când vine timpul să lucreze împreună la proiecte care implică informații sensibile, cum ar fi informațiile financiare sau datele despre consumator;

• Setul de instrumente de evaluare a riscurilor de conformitate – Acest set de instrumente oferă îndrumări cu privire la cele mai bune practici bazate pe standarde industriale, cum ar fi ISO 27001 sau SOC 1 Tip 2.

Ce este versiunea modelului?

Versiunea modelului este o componentă cheie a platformei MLOps. Vă permite să vă gestionați datele, modelele și versiunile de modele într-un singur loc.

Versiunile modelelor ajută la îmbunătățirea calității modelelor dvs., permițându-vă să creați mai multe versiuni cu diferite caracteristici sau limitări în funcție de cerințele utilizatorului. De exemplu, dacă un client dorește ca toate comenzile care au fost livrate în termen de șapte zile de la plasare, precum și cele plasate în 30 de minute, dar primite până la ora 17:00, să fie incluse în setul de analiză, atunci poate folosi această funcționalitate fără a fi nevoie să schimbe nimic altceva. despre codul conductei sau configurarea infrastructurii

Efortul de dezvoltare a inteligenței artificiale necesită un nivel ridicat de automatizare

Dezvoltarea AI necesită un nivel ridicat de automatizare, motiv pentru care multor organizații le este greu să-și extindă eforturile. Acest lucru se datorează faptului că există multe instrumente și procese diferite implicate în procesul de dezvoltare a unei soluții AI de la zero.

Există mai multe etape implicate în acest proces: colectarea prealabilă a cerințelor, colectarea și analiza datelor, faza de dezvoltare, faza de testare etc., care necesită intervenție umană în fiecare etapă pentru a se asigura că totul decurge bine și corect. Când luați în considerare faptul că ar putea exista sute sau mii de oameni care lucrează la proiectul dvs. la un moment dat (în funcție de tipul de organizație pe care o conduceți), atunci devine clar de ce este atât de greu pentru organizații precum Domino's Enterprise MLOps Platform să automatizeze cât mai mult posibil, astfel încât să poată reduce costurile, menținând în același timp standardele de calitate pe parcursul fiecărei etape de-a lungul acestei călătorii către atingerea obiectivelor lor cu soluții de inteligență artificială

Platforma Domino Data Lab Enterprise mlops are capacitatea de a vă accelera proiectele AI.

Platforma Domino Data Lab Enterprise mlops are capacitatea de a vă accelera proiectele AI. Oferă o platformă MLOps completă end-to-end pentru oamenii de știință de date, inginerii ML și analiștii de date.

Accelerează dezvoltarea modelelor AI, oferindu-le un set cuprinzător de instrumente care le facilitează construirea, antrenarea și implementarea modelelor. Platforma simplifică, de asemenea, instruirea în mai multe limbi (inclusiv Python), astfel încât să puteți începe să utilizați învățarea automată imediat, fără să vă faceți griji cu privire la sintaxa codului sau bibliotecile cerute de fiecare limbă.

Concluzie

În această postare pe blog, am discutat despre avantajele cheie ale platformei MLOps pentru întreprinderi Domino. Cu capacitatea sa de a vă sprijini proiectele AI cu instrumente de infrastructură și automatizare, vă puteți concentra pe construirea unui produs grozav, în loc să vă faceți griji cu privire la gestionarea infrastructurii și a conductei de implementare pentru modelele dvs. de ML.

Biografia autorului

Priya are aproximativ 7 ani de experiență în cercetarea pieței. În prezent, lucrează pentru Valasys Media, ca asistent manager – Content Strategist, care se numără printre cei mai buni editori media B2B din întreaga lume. Ea a pregătit mai multe rapoarte personalizate pentru clienții noștri și a făcut o mulțime de cercetări privind segmentarea pieței, analiza grupurilor de audiențe și metodologiile inbound. Ea a lucrat cu institute guvernamentale, precum și cu case corporative în mai multe proiecte. Ea posedă diverse interese și crede într-o abordare bazată pe date pentru rezolvarea problemelor. Ea deține o diplomă post-universitară în știință, de asemenea, scrie pe larg despre toate lucrurile despre viață, în afară de marketing, știință, știința datelor și statistică. Ea crede ferm în realitățile superioare și că există întotdeauna mai mult în viață decât înțelegem noi. Este o vindecatoare psihica si o practicanta de tarot, care crede intr-un mod spiritual de a trai si practica yoga si meditatia. Când nu scrii, o poți găsi bucurându-se de muzică sau gătind.