Как платформа Domino Enterprise MLOps принесет пользу вашей организации?

Опубликовано: 2022-08-09

Введение

Искусственный интеллект меняет мир. Вместе с этим мы также наблюдаем беспрецедентный всплеск спроса на специалистов по разработке ИИ. Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются компании, внедряющие ИИ для решения бизнес-задач, является поиск квалифицированных ресурсов, которые могут создавать и развертывать модели машинного обучения в масштабе. Еще одна проблема заключается в эффективном управлении их данными, чтобы они могли извлечь из них максимальную пользу. Корпоративная платформа MLOps от Domino Data Lab решает обе эти проблемы, обеспечивая полную автоматизацию, которая ускоряет ваши проекты ИИ и обеспечивает соответствие требованиям на каждом этапе — от разработки модели до развертывания и мониторинга.

Бизнес-преимущества платформы Domino's Enterprise MLOps

Корпоративная платформа Domino MLOps — это облачная платформа, которая позволяет предприятиям создавать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе. Платформа позволяет предприятиям использовать существующую облачную инфраструктуру, используя существующих специалистов по данным и инженеров по машинному обучению. Он также предоставляет централизованную панель мониторинга для мониторинга производительности вашей модели машинного обучения, а также простой способ управления пользователями и разрешениями.

Платформа Domino Enterprise ML Ops была построена на основе Apache Kafka под названием «Kafka RabbitMQ», которая обеспечивает высокую доступность, предоставляя надежные гарантии доставки сообщений с помощью алгоритмов консенсуса ZooKeeper или Paxos. Один экземпляр может обрабатывать десятки тысяч сообщений в секунду, при этом он может хранить большие объемы данных в памяти или на диске в соответствии с потребностями за счет горизонтального масштабирования между несколькими машинами в своей конфигурации кластера без простоев или сценариев сбоя в одной точке, происходящих в обычном режиме. часов работы дневные/ночные циклы в зависимости от того, сколько узлов доступно в указанном(ых) кластере(ах).

Конвейер MLOps

Конвейер MLOps — это жизненный цикл модели от создания до развертывания.

Конвейер ML Ops состоит из четырех этапов:

  • Создание модели. Этот шаг начинается с подготовки данных и заканчивается обучением, тестированием или оценкой. Он включает в себя предварительную обработку, проектирование признаков и выбор; уменьшение размерности; очистка текстовых данных; нормализация (масштабирование признаков); токенизация/стемминг, если требуется, и т. д., в зависимости от типа модели, которую вы хотите построить.
  • Обучение. Этот шаг включает в себя изучение данных обучения с использованием методов обучения с учителем, таких как линейная регрессия или нейронные сети, где вы пометили примеры, предоставленные вами или вашими клиентами.
  • Развертывание — это включает в себя развертывание вашего обученного машинного обучения в производственной среде, что позволяет использовать его в режиме реального времени без какого-либо ручного вмешательства, необходимого после завершения этапа обучения.

Конвейер развертывания машинного обучения

Конвейер MLDeployment — это ваш ключ к развертыванию моделей и управлению ими. Это набор инструментов, которые вы можете использовать для:

  • Развертывание моделей с платформы Domino's Enterprise MLOps.
  • Обучите свою модель в нашей производственной среде, а затем разверните ее в своей облачной или локальной среде (или в обеих)
  • Мониторинг производительности развернутой модели в производственной среде с течением времени

У вас также есть доступ ко всем этим функциям через саму платформу, поэтому вам не нужно никакого дополнительного программного обеспечения или услуг за пределами платформы Domino Enterprise MLOps.

Что такое модельный мониторинг?

Следите за своими обученными моделями, чтобы убедиться, что они работают наилучшим образом.

Мониторинг — это процесс наблюдения за производительностью обученной модели. Основная цель мониторинга — выяснить, есть ли какие-либо проблемы с моделью, такие как:

Управление данными (GDPR, HIPAA)

GDPR и HIPAA — это два набора правил, которые регулируют использование персональных данных в Европе и США соответственно. GDPR был введен для защиты прав людей в отношении их личной информации, в то время как HIPAA представляет собой набор правил, регулирующих порядок обращения организаций здравоохранения с медицинскими записями. Эти структуры существуют уже несколько десятилетий, но недавно были обновлены новыми стандартами, которые требуют от компаний большей прозрачности в отношении того, как они используют/распространяют вашу информацию.

Платформа Domino Data Lab Enterprise MLOps имеет функции, которые помогут вам соблюдать эти правила, в том числе:

  • Управление данными (GDPR/HIPAA) — эта функция помогает вам управлять всеми политиками управления данными вашей организации через единый интерфейс, чтобы всем участникам было легче понять, что нужно отслеживать, когда приходит время для их совместной работы над проектами, связанными с конфиденциальной информацией, такой как финансы или данные клиентов;
  • Набор инструментов для оценки рисков соответствия — этот набор инструментов содержит рекомендации по передовым методам, основанным на отраслевых стандартах, таких как ISO 27001 или SOC 1, тип 2.

Что такое управление версиями модели?

Управление версиями модели является ключевым компонентом платформы MLOps. Это позволяет вам управлять своими данными, моделями и версиями моделей в одном месте.

Управление версиями моделей помогает улучшить качество ваших моделей, позволяя создавать несколько версий с различными функциями или ограничениями в зависимости от требований пользователя. Например, если клиент хочет, чтобы все заказы, которые были доставлены в течение семи дней после размещения, а также те, которые были размещены в течение 30 минут, но получены до 17:00, были включены в его анализируемый набор, он может использовать эту функцию, не изменяя ничего другого. об их конвейерном коде или настройке инфраструктуры

Усилия по развитию искусственного интеллекта требуют высокого уровня автоматизации

Разработка ИИ требует высокого уровня автоматизации, поэтому многим организациям сложно масштабировать свои усилия. Это связано с тем, что в процессе разработки ИИ-решения с нуля задействовано множество различных инструментов и процессов.

В этом процессе задействовано несколько этапов: сбор предварительных требований, сбор и анализ данных, этап разработки, этап тестирования и т. д., и все они требуют вмешательства человека на каждом этапе, чтобы убедиться, что все идет гладко и правильно. Если принять во внимание, что над вашим проектом в любой момент времени могут работать сотни или тысячи людей (в зависимости от типа организации, которой вы управляете), становится ясно, почему таким организациям, как Domino's Enterprise MLOps Platform, так сложно автоматизировать насколько это возможно, чтобы они могли сократить расходы, сохраняя при этом стандарты качества на каждом этапе пути к достижению своих целей с помощью решений искусственного интеллекта.

Корпоративная многолопсная платформа Domino Data lab может ускорить ваши проекты ИИ.

Корпоративная многолопсная платформа Domino Data lab может ускорить ваши проекты ИИ. Он предоставляет полную сквозную платформу MLOps для специалистов по данным, инженеров машинного обучения и аналитиков данных.

Он ускоряет разработку моделей ИИ, предоставляя им полный набор инструментов, упрощающих создание, обучение и развертывание своих моделей. Платформа также упрощает обучение на нескольких языках (включая Python), поэтому вы можете сразу начать использовать машинное обучение, не беспокоясь о синтаксисе кода или библиотеках, необходимых для каждого языка.

Вывод

В этом сообщении блога мы обсудили основные преимущества корпоративной платформы Domino MLOps. Благодаря его способности поддерживать ваши проекты ИИ с помощью инфраструктуры и инструментов автоматизации вы можете сосредоточиться на создании отличного продукта, а не беспокоиться об управлении инфраструктурой и конвейером развертывания для ваших моделей машинного обучения.

Биография автора

Прия имеет около 7 лет опыта работы в области маркетинговых исследований. В настоящее время она работает в Valasys Media в качестве помощника менеджера – специалиста по контент-стратегии, которая входит в число ведущих издателей B2B Media по всему миру. Она подготовила несколько персонализированных отчетов для наших клиентов и провела много исследований по сегментации рынка, кластерному анализу аудитории и методологиям входящего трафика. Она работала с государственными учреждениями, а также корпоративными домами в нескольких проектах. У нее разные интересы, и она верит в подход к решению проблем, основанный на данных. Она имеет последипломное образование в области естественных наук, а также много пишет обо всем, что связано с жизнью, помимо маркетинга, науки, науки о данных и статистики. Она твердо верит в высшие реальности и в то, что в жизни всегда есть нечто большее, чем мы понимаем. Она экстрасенс-целитель и практик Таро, которая верит в духовный образ жизни и практикует йогу и медитацию. Когда она не пишет, она наслаждается музыкой или готовкой.