แพลตฟอร์ม Enterprise MLOps ของ Domino จะเป็นประโยชน์ต่อองค์กรของคุณอย่างไร

บทนำ

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงโลก และด้วยเหตุนี้ เราจึงได้เห็นความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนา AI เพิ่มขึ้นอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่บริษัทต่างๆ นำ AI มาใช้เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจคือการค้นหาทรัพยากรที่มีทักษะซึ่งสามารถสร้างและปรับใช้โมเดล ML ได้ในวงกว้าง ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้สามารถหามูลค่าสูงสุดจากข้อมูลได้ แพลตฟอร์ม MLOps ระดับองค์กรของ Domino Data Lab ช่วยแก้ปัญหาทั้งสองนี้ด้วยการจัดหาระบบอัตโนมัติแบบฟูลสแตก ซึ่งเร่งความเร็วโปรเจ็กต์ AI ของคุณ และรับรองการปฏิบัติตามในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การพัฒนาโมเดลไปจนถึงการปรับใช้งานและการตรวจสอบ

ประโยชน์ทางธุรกิจของแพลตฟอร์ม Enterprise MLOps ของ Domino

แพลตฟอร์ม MLOps ระดับองค์กรของ Domino เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่มีอยู่ โดยใช้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ยังมีแดชบอร์ดส่วนกลางสำหรับตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล ML ของคุณ ตลอดจนวิธีง่ายๆ ในการจัดการผู้ใช้และการอนุญาต

แพลตฟอร์ม Enterprise ML Ops ของ Domino สร้างขึ้นบน Apache Kafka ที่ชื่อว่า “Kafka RabbitMQ” ซึ่งมีความพร้อมใช้งานสูงโดยให้การรับประกันการส่งข้อความที่ทนทานผ่านอัลกอริธึมฉันทามติของ ZooKeeper หรือ Paxos อินสแตนซ์เดียวสามารถจัดการข้อความหลายหมื่นข้อความต่อวินาที ในขณะที่สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในหน่วยความจำหรือพื้นที่จัดเก็บดิสก์ได้ตามต้องการ โดยการขยายขนาดตามแนวนอนในเครื่องหลายเครื่องในการกำหนดค่าคลัสเตอร์โดยไม่มีการหยุดทำงานหรือสถานการณ์ความล้มเหลวจุดเดียวที่เกิดขึ้นระหว่างปกติ ชั่วโมงการทำงานรายวัน/รอบคืน ขึ้นอยู่กับจำนวนโหนดที่มีอยู่ในคลัสเตอร์ดังกล่าว

ท่อส่ง MLOps

ไปป์ไลน์ MLOps เป็นวงจรชีวิตของโมเดลตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการปรับใช้งาน

ไปป์ไลน์ ML Ops ประกอบด้วยสี่ขั้นตอน:

• การสร้างแบบจำลอง – ขั้นตอนนี้เริ่มต้นด้วยการเตรียมข้อมูล และจบลงด้วยการฝึกอบรม การทดสอบ หรือการประเมิน ซึ่งรวมถึงการประมวลผลล่วงหน้า วิศวกรรมคุณลักษณะ และการคัดเลือก การลดมิติ ทำความสะอาดข้อมูลข้อความ การทำให้เป็นมาตรฐาน (การสเกลคุณสมบัติ); tokenization/stemming ถ้าจำเป็น เป็นต้น ขึ้นอยู่กับประเภทของโมเดลที่คุณต้องการสร้าง
• การฝึกอบรม – ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมของคุณโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เช่น การถดถอยเชิงเส้นหรือโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งคุณได้ติดป้ายกำกับตัวอย่างที่คุณหรือลูกค้าของคุณให้มา
• การปรับใช้ – สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการนำแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรมของคุณไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเองหลังจากเสร็จสิ้นขั้นตอนการฝึกอบรม

ML Deployment Pipeline

MLDeployment Pipeline เป็นกุญแจสำคัญในการปรับใช้โมเดลและจัดการโมเดล เป็นชุดเครื่องมือที่คุณสามารถใช้เพื่อ:

• ปรับใช้โมเดลจากแพลตฟอร์ม Enterprise MLOps ของ Domino
• ฝึกโมเดลของคุณในสภาพแวดล้อมการผลิตของเรา จากนั้นปรับใช้กับระบบคลาวด์หรือสภาพแวดล้อมภายในองค์กร (หรือทั้งสองอย่าง)
• ตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ปรับใช้ในการผลิตเมื่อเวลาผ่านไป

คุณยังสามารถเข้าถึงคุณลักษณะทั้งหมดเหล่านี้ได้ผ่านทางแพลตฟอร์ม ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องมีซอฟต์แวร์หรือบริการเพิ่มเติมใดๆ นอกแพลตฟอร์ม Enterprise MLOps ของ Domino

การตรวจสอบโมเดลคืออะไร?

ตรวจสอบโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้ดีที่สุด

การตรวจสอบเป็นกระบวนการของการตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรม วัตถุประสงค์หลักของการตรวจสอบคือเพื่อดูว่ามีปัญหาใด ๆ กับโมเดลหรือไม่ เช่น:

การกำกับดูแลข้อมูล (GDPR, HIPAA)

GDPR และ HIPAA เป็นข้อบังคับสองชุดที่ควบคุมการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลในยุโรปและสหรัฐอเมริกาตามลำดับ GDPR ถูกนำมาใช้เพื่อปกป้องสิทธิ์ส่วนบุคคลเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา ในขณะที่ HIPAA เป็นชุดของข้อบังคับที่ควบคุมวิธีที่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพจัดการเวชระเบียน กรอบงานเหล่านี้มีมานานหลายทศวรรษ แต่เพิ่งได้รับการปรับปรุงด้วยมาตรฐานใหม่ที่กำหนดให้บริษัทต่างๆ ต้องมีความโปร่งใสมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการใช้/แบ่งปันข้อมูลของคุณ

Domino Data Lab Enterprise MLOps Platform มีคุณสมบัติที่สามารถช่วยให้คุณปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับเหล่านี้ ได้แก่:

• การกำกับดูแลข้อมูล (GDPR/HIPAA) – คุณลักษณะนี้ช่วยให้คุณจัดการนโยบายการกำกับดูแลข้อมูลทั้งหมดขององค์กรของคุณผ่านอินเทอร์เฟซเดียว ดังนั้นจึงง่ายขึ้นสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้องในการทำความเข้าใจถึงสิ่งที่จำเป็นต้องเชื่อฟังเมื่อถึงเวลาที่พวกเขาทำงานร่วมกันในโครงการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่สำคัญ เช่น การเงินหรือ ข้อมูลลูกค้า;

• ชุดเครื่องมือการประเมินความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด – ชุดเครื่องมือนี้ให้คำแนะนำเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น ISO 27001 หรือ SOC 1 Type 2

Model Versioning คืออะไร?

การกำหนดเวอร์ชันโมเดลเป็นองค์ประกอบสำคัญของแพลตฟอร์ม MLOps ช่วยให้คุณจัดการข้อมูล โมเดล และรุ่นของโมเดลได้ในที่เดียว

การกำหนดเวอร์ชันโมเดลช่วยปรับปรุงคุณภาพของโมเดลของคุณโดยช่วยให้คุณสร้างเวอร์ชันต่างๆ ได้หลายเวอร์ชันด้วยคุณลักษณะหรือข้อจำกัดที่แตกต่างกันตามความต้องการของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าต้องการให้คำสั่งซื้อทั้งหมดที่จัดส่งภายในเจ็ดวันหลังจากสั่งซื้อและคำสั่งซื้อที่สั่งซื้อภายใน 30 นาทีแต่ได้รับภายในเวลา 17.00 น. ให้รวมอยู่ในชุดการวิเคราะห์ ลูกค้าสามารถใช้ฟังก์ชันนี้ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงอะไรอีก เกี่ยวกับรหัสไปป์ไลน์หรือการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน

ความพยายามในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ต้องใช้ระบบอัตโนมัติในระดับสูง

การพัฒนา AI ต้องใช้ระบบอัตโนมัติในระดับสูง ซึ่งเป็นสาเหตุที่หลายองค์กรพบว่ายากที่จะปรับขนาดความพยายามของตน เนื่องจากมีเครื่องมือและกระบวนการต่างๆ มากมายที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการพัฒนาโซลูชัน AI ตั้งแต่เริ่มต้น

มีหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้: การรวบรวมข้อกำหนดล่วงหน้า การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนการพัฒนา ขั้นตอนการทดสอบ ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ในแต่ละขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างดำเนินไปอย่างราบรื่นและถูกต้อง เมื่อคุณพิจารณาว่าอาจมีผู้คนหลายร้อยหรือหลายพันคนทำงานในโครงการของคุณในช่วงเวลาหนึ่งๆ (ขึ้นอยู่กับประเภทองค์กรที่คุณดำเนินการ) จะเห็นได้ชัดเจนว่าเหตุใดองค์กรอย่าง Enterprise MLOps Platform ของ Domino จึงต้องดำเนินการอัตโนมัติ ให้มากที่สุดเพื่อลดค่าใช้จ่ายในขณะที่ยังคงรักษามาตรฐานคุณภาพตลอดทุกขั้นตอนตลอดเส้นทางสู่การบรรลุเป้าหมายด้วยโซลูชั่นปัญญาประดิษฐ์

แพลตฟอร์ม mlops ระดับองค์กรของ Domino Data lab มีความสามารถในการเร่งโครงการ AI ของคุณ

แพลตฟอร์ม mlops ระดับองค์กรของ Domino Data lab มีความสามารถในการเร่งโครงการ AI ของคุณ ให้บริการแพลตฟอร์ม MLOps แบบ end-to-end ที่สมบูรณ์แบบสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML และนักวิเคราะห์ข้อมูล

มันช่วยเร่งการพัฒนาโมเดล AI ด้วยการจัดหาชุดเครื่องมือที่ครอบคลุม ซึ่งทำให้ง่ายต่อการสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล แพลตฟอร์มนี้ยังช่วยลดความยุ่งยากในการฝึกอบรมในหลายภาษา (รวมถึง Python) เพื่อให้คุณสามารถเริ่มใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้ทันที โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับไวยากรณ์ของโค้ดหรือไลบรารีที่แต่ละภาษาต้องการ

บทสรุป

ในบล็อกโพสต์นี้ เราได้พูดถึงประโยชน์หลักของแพลตฟอร์ม MLOps ระดับองค์กรของ Domino ด้วยความสามารถในการสนับสนุนโครงการ AI ของคุณด้วยโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมืออัตโนมัติ คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยม แทนที่จะต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการโครงสร้างพื้นฐานและไปป์ไลน์การปรับใช้สำหรับโมเดล ML ของคุณ

ผู้เขียน Bio

ปรียามีประสบการณ์ด้านการวิจัยตลาดประมาณ 7 ปี ปัจจุบัน เธอทำงานให้กับ Valasys Media ในตำแหน่ง Assistant Manager – Content Strategist ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้เผยแพร่สื่อ B2B ชั้นนำทั่วโลก เธอได้เตรียมรายงานส่วนบุคคลหลายฉบับสำหรับลูกค้าของเรา & ได้ทำการวิจัยมากมายเกี่ยวกับการแบ่งส่วนตลาด การวิเคราะห์กลุ่มผู้ชม และวิธีการขาเข้า เธอเคยร่วมงานกับสถาบันของรัฐและองค์กรต่างๆ ในหลายโครงการ เธอมีความสนใจที่หลากหลายและเชื่อมั่นในแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการแก้ปัญหา เธอสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ และเขียนเกี่ยวกับทุกสิ่งที่เกี่ยวกับชีวิตอย่างกว้างขวาง นอกเหนือจากการตลาด วิทยาศาสตร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และสถิติ เธอเชื่อมั่นในความจริงที่สูงขึ้น และชีวิตจะมีอะไรมากกว่าที่เราเข้าใจเสมอ เธอเป็นนักบำบัดทางจิตและผู้ฝึกไพ่ทาโรต์ที่เชื่อในวิถีชีวิตทางจิตวิญญาณและฝึกโยคะและการทำสมาธิ เมื่อไม่ได้เขียน คุณจะพบว่าเธอเพลิดเพลินกับเสียงเพลงหรือทำอาหาร